cv2.imshow窗口位置

时间: 2023-08-31 10:12:40 浏览: 132
cv2.imshow函数默认创建的窗口是居中显示的,可以使用cv2.moveWindow函数来改变窗口的位置。 示例代码: ``` import cv2 img = cv2.imread("test.jpg") cv2.imshow("Image", img) cv2.moveWindow("Image", 0, 0) # 将窗口移动到左上角 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的示例中,使用cv2.moveWindow函数将窗口移动到了左上角。第二个参数是窗口左上角的横坐标,第三个参数是窗口左上角的纵坐标。可以根据需要修改这两个参数来改变窗口的位置。
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在 cv2.imshow窗口上写文字

在 cv2.imshow 窗口上写文字可以通过 cv2.putText 函数实现,该函数的参数包括要写入的图像、文本内容、文本位置、字体类型、字体大小、字体颜色和线条宽度等。 下面是一个示例代码: ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 文本内容和位置 text = 'Hello, World!' org = (50, 50) # 字体类型、大小、颜色和线条宽度 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX fontScale = 1 color = (255, 0, 0) thickness = 2 # 在图像上写入文本 cv2.putText(img, text, org, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 是字体类型,fontScale 是字体大小,color 是字体颜色,thickness 是线条宽度。在示例代码中,我们只写了一个文本内容,如果需要写入多行文本,可以在文本内容中使用换行符 "\n"。

如何控制cv2.imshow显示的窗口大小以及位置

可以使用cv2.namedWindow()函数来设置窗口的名称、大小和位置,然后使用cv2.moveWindow()函数来移动窗口到指定位置。 例如,以下代码将显示一个名为“image”的窗口,大小为800x600,位置在屏幕中央: ``` import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow('image', 800, 600) cv2.moveWindow('image', 400, 300) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,cv2.WINDOW_NORMAL表示窗口大小可以调整。如果想要禁止调整窗口大小,可以使用cv2.WINDOW_AUTOSIZE。

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import cv2 import numpy as np depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像,注意这里创建的是单通道的8位灰度图像 Gray = np.zeros((depth_image.shape[0], depth_image.shape[1]), dtype=np.uint8) # 最大最小深度值 max = 255 # 注意:如果原深度图像只有8位,则应该将其设为255 min = 0 # 遍历每个像素,并进行深度值映射 for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] < max and data_src[j] > min: data_gray[j] = int((data_src[j] - min) / (max - min) * 255.0) else: data_gray[j] = 255 # 深度值不在范围内的置为白色 # 输出灰度图像,并保存 cv2.imwrite('/home/witney/test/0.jpg', Gray) cv2.imshow('gray', Gray) cv2.waitKey(0) #对图像进行二值化处理以便于轮廓检测 ret, thresh = cv2.threshold(Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) # 读取文本文件中的坐标位置信息 with open('f.txt', 'r') as f: positions = [] for line in f.readlines(): x1, y1, x2, y2 = map(float, line.strip().split(' ')) positions.append((x1, y1, x2, y2)) # 循环遍历每个坐标位置信息,绘制矩形框并截取图片内容 for i, pos in enumerate(positions): x1, y1, x2, y2 = pos # 根据坐标位置信息绘制矩形框 cv2.rectangle(thresh, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 利用数组切片功能截取图片中的内容 crop_img = thresh[y1:y2, x1:x2] # 保存截取的图片 cv2.imwrite(f'crop_image_{i}.jpg', crop_img)

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