Python中cv2.rectangle的用法

时间: 2024-06-18 17:03:21 浏览: 255
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基于python的cv2 模块常用方法及使用

cv2.rectangle是Python OpenCV库中的一个函数，用于在图像上绘制矩形。它的语法如下： cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness, lineType, shift) 其中，img为待绘制的图像，pt1为矩形左上角顶点的坐标，pt2为矩形右下角顶点的坐标，color为矩形的颜色（BGR格式），thickness为矩形边框的粗细，lineType为线条类型，shift为坐标点的小数点位数。该函数会在img图像上绘制一个矩形。 以下是一个使用cv2.rectangle函数绘制矩形的例子： ``` python import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') pt1 = (100, 100) pt2 = (200, 200) color = (0, 255, 0) thickness = 2 cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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cv.rectangle的用法

cv.rectangle() 是 OpenCV 库中用于绘制矩形的函数。它的语法如下： python cv.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=1, lineType=cv.LINE_8, shift=0) 其中，各参数的含义如下： - img：要绘制矩形...

回答一下代码：import numpy as np import cv2 import Products as product # 加载视频 cap = cv2.VideoCapture("../sample/1.mp4") # 变量 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX products = [] pid = 1 areaTh = 18000 # 获取图像width, height width = cap.get(3) height = cap.get(3) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() try: # 复制图片，用于绘制 img = frame.copy() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] except: print("EOF") break # 边缘检测，识别工件 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if area > areaTh: M = cv2.moments(cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) new = True if cx > 100: for i in products: if abs(cx - i.getX()) <= 25 and abs(cy - i.getY()) <= 25: new = False i.updateCoords(cx, cy, x, y, w, h) if new: p = product.Product(pid, cx, cy, x, y, w, h) p.save_pic(frame) products.append(p) product.count = pid defects = p.defect_detect() pid += 1 cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1) img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) for i in products: # 标记ID if i.getX() <= 600: cv2.putText(img, str(i.getId()), (i.getX(), i.getY()), font, 1.0, i.getRGB(), 1, cv2.LINE_AA) # 绘制缺陷 for j in i.defects: if j.getState() == 1: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (0, 255, 255), 1) elif j.getState() == 2: img = cv2.rectangle(img, (i.getBoundX() + j.getX(), i.getBoundY() + j.getY()), (i.getBoundX() + j.getX() + j.getW() + 5, i.getBoundY() + j.getY() + j.getH() + 5), (255, 255, 0), 1) # 绘制sum cv2.putText(img, "sum:" + str(product.count), (10, 30), font, 0.7, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "scratch_sum:" + str(product.Product.scratch_sum), (10, 50), font, 0.7, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, "blot_sum:" + str(product.Product.blot_sum), (10, 70), font, 0.7, (255, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("test", img) k = cv2.waitKey(10) & 0xff if k == 27: break cv2.destroyAllWindows()

2. cv2：是一个Python库，用于计算机视觉和图像处理。它是OpenCV（开源计算机视觉库）的Python接口，提供了许多处理图像的函数和方法。 3. Products：这是一个自定义的Python模块，它很可能包含了一些与产品相关的...

import cv2 # 初始化背景建模器 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 读取视频文件 cap = cv2.VideoCapture('w5.mp4') while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对图像进行背景建模 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 对二值化结果进行形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并绘制矩形框 contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 1500: # 去除过小的噪点 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(30) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()用pyqt5帮这个程序做一个可视化界面

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 将图像转换为RGB格式并显示 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = np.rot90(frame) height, width, channel = image....

import cv2 # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改这个程序，消除视频抖动的影响，不要用光流补偿

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 视频稳定 if prev_frame is not None: # 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 _, motion = cv2.optflow....

python .minmum_rotated_rectangle

不过，如果你是在图像处理或计算机视觉的上下文中提到这个术语，可能是你在使用某个库或框架时接触到的函数或方法，它用于计算并返回最小旋转矩形。 在OpenCV库中，可以使用minAreaRect()函数来找到给定点集的...

-----检测、校验并输出结果----- from imp import reload import cv2 # 准备好识别方法 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 使用之前训练好的模型 recognizer.read('trainner/trainner.yml') # 再次调用人脸分类器 cascade_path = "C:\Anacon3\envs\myenv\Lib\site-packages\cv2\data/haarcascade_frontalface_default.xml" face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) # 加载一个字体，用于识别后，在图片上标注出对象的名字 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX idnum = 0 # 设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['zuo xin', 'un', 'user1', 'user2', 'user3'] # 调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1 * cam.get(3) minH = 0.1 * cam.get(4) while True: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)) ) # 进行校验 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w]) # 计算出一个检验结果 if confidence < 55: idum = names[idnum] confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) else : confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) idum = "unknown" # 输出检验结果以及用户名/ cv2.putText(img, str(idum), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1) cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1) # 展示结果 cv2.imshow('camera', img) k = cv2.waitKey(20) if k == cv2.waitKey(20): print('人脸检测成功，门禁已经开锁，请人员进入') # 释放资源 cam.release() cv2.destroyAllWindows()修改为可以识别中文字符串

cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w]) # 计算出一个检验结果 if confidence idum = names[idnum] confidence = ...
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在Python中，OpenCV库通常通过cv2模块来访问。首先，我们需要安装OpenCV-Python，可以使用pip命令进行安装： pip install opencv-python 一旦安装完成，我们就可以开始编写简单的图像处理代码。例如，...

import cv2 import numpy as np import random img = np.ones((512, 512, 3), dtype=np.uint8)*255 def create_random_shape(): # 随机选择形状类型：0为矩形，1为三角形 shape_type = random.randint(0, 1) # 随机生成颜色 color = (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)) # 随机生成形状的起始坐标 x1 = random.randint(0, 500) y1 = random.randint(0, 500) # 随机生成形状的宽和高 width = random.randint(10, 100) height = random.randint(10, 100) if shape_type == 0: # 绘制矩形 x2 = x1 + width y2 = y1 + height cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, -1) else: # 绘制三角形 x2 = x1 + width x3 = random.randint(x1, x2) y2 = y1 + height y3 = y1 points = np.array([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)]) cv2.drawContours(img, [points], 0, color, -1) for i in range(0, 10): create_random_shape() cv2.imshow("Random Shapes", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()我想让这段代码生成三角形和矩形的同时也生成圆，然后提取出来他们的区域

cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, -1) elif shape_type == 1: # 绘制三角形 x2 = x1 + width x3 = random.randint(x1, x2) y2 = y1 + height y3 = y1 points = np.array([(x1, y1), (x2, y2), ...

import cv2 import mediapipe as mp import time class FaceDetector(): def __init__(self, minDetectionCon=0.5): self.minDetectionCon = minDetectionCon self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon) def findFaces(self, img, draw=True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.faceDetection.process(imgRGB) # print(self.results) bboxs = [] if self.results.detections: for id, detection in enumerate(self.results.detections): bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box ih, iw, ic = img.shape bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \ int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih) bboxs.append([id, bbox, detection.score]) if draw: img = self.fancyDraw(img,bbox) cv2.putText(img, f'{int(detection.score[0] * 100)}%', (bbox[0], bbox[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 255), 2) return img, bboxs def fancyDraw(self, img, bbox, l=30, t=5, rt= 1): x, y, w, h = bbox x1, y1 = x + w, y + h cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), rt) # Top Left x,y cv2.line(img, (x, y), (x + l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y), (x, y+l), (255, 0, 255), t) # Top Right x1,y cv2.line(img, (x1, y), (x1 - l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y), (x1, y+l), (255, 0, 255), t) # Bottom Left x,y1 cv2.line(img, (x, y1), (x + l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y1), (x, y1 - l), (255, 0, 255), t) # Bottom Right x1,y1 cv2.line(img, (x1, y1), (x1 - l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y1), (x1, y1 - l), (255, 0, 255), t) return img def main(): cap = cv2.VideoCapture("Videos/6.mp4") pTime = 0 detector = FaceDetector() while True: success, img = cap.read() img, bboxs = detector.findFaces(img) print(bboxs) cTime = time.time() fps = 1 / (cTime - pTime) pTime = cTime cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1) if __name__ == "__main__": main() 给以上代码进行解析讲解，并告诉我代码的亮点和难点

- 对于初学者来说，理解 Mediapipe 库中的人脸检测器和绘图工具类的使用方法可能比较困难； - 在 fancyDraw 方法中，需要根据人脸位置信息和关键点计算出矩形框的位置和大小，并绘制出矩形框和关键点，需要一定的...

翻译代码 objects = root.findall('object') # 查找所有名字为‘objects’的标签内容 for obj in objects: obj_name = obj.find('name').text.strip() # 查找名字为‘name'的标签内容 xmin = int(float(obj.find('bndbox').find('xmin').text.strip())) # 查找名字为‘bndbox’标签下的‘xmin’标签内容 xmax = int(float(obj.find('bndbox').find('xmax').text.strip())) ymin = int(float(obj.find('bndbox').find('ymin').text.strip())) ymax = int(float(obj.find('bndbox').find('ymax').text.strip())) cv2.rectangle(img, (xmin, ymax), (xmax, ymin), colors[obj_name]) # 画矩形，参数2和3是矩形的左上角点和右下角点的坐标 cv2.putText(img, obj_name, (xmin, ymin - 5), fontFace=cv2.CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH,fontScale=0.5, color=colors[obj_name]) # 在图片上附上文字，字体和字号和颜色 cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img) # 将img写入到

4. 使用 OpenCV 库中的 cv2.rectangle() 方法在图片中绘制矩形框，参数2和3是矩形的左上角点和右下角点的坐标，参数4是矩形框的颜色。 5. 使用 OpenCV 库中的 cv2.putText() 方法在图片中添加文字，参数2是要...

idnum = 0 #设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['lyn','admin','user1','user2','user3'] #调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1*cam.get(3) minH = 0.1*cam.get(4) while True: ret,img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor = 1.2, minNeighbors = 5, minSize = (int(minW),int(minH)) ) #进行校验 for(x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) idnum,confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h,x:x+w]) #计算出一个检验结果 if confidence < 100: idum = names[idnum] confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) else: idum = "unknown" confidence = "{0}%",format(round(100-confidence)) #输出检验结果以及用户名 cv2.putText(img,str(idum),(x+5,y-5),font,1,(0,0,255),1) cv2.putText(img,str(confidence),(x+5,y+h-5),font,1,(0,0,0),1) 怎么把这段代码修改成可同时识别N个用户

4. 在进行人脸识别时，使用recognizer.predict()方法来计算每个人脸与所有N个用户之间的相似度，并将得到的相似度列表存储在confidence_list中。 5. 在进行人脸识别时，遍历confidence_list，找到相似度最高...
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40.全网首发Python图像分割万字详解.pdf

图像分割是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目的是将一幅图像划分为若干个具有特定意义的区域或对象。良好的图像分割能够帮助我们更好地理解图像内容，为后续的图像分析、目标识别等工作提供强有力的支持。 ### ...

cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图）, # cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓（内没用，我需要得到他的外接矩形）， # cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保留终点坐标 # 返回的list中每个元素都是图像中的一个轮廓（其他的不要） refCnts, hierarchy = cv2.findContours(ref, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 只检测外轮廓，保留坐标点

cv2.findContours()函数用于在二值图像中查找轮廓。它接受三个参数：输入图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。 - 输入图像应为二值图像，即只有黑色和白色两种颜色。 - 轮廓检索模式决定了要提取的轮廓类型。在...

cv2.rectangle用法

cv2.rectangle()函数是OpenCV库中用于绘制矩形框的函数。它可以在图像上绘制一个矩形框，可以用来标记或突出显示感兴趣的区域。下面是一个使用cv2.rectangle()函数的示例： python import cv2 # 读取图片 image...

cv2.rectangle线性

引用\[2\]:绘制矩形实例中的代码中使用了cv.rectangle()函数来绘制矩形。该函数的参数中包括了thickness参数，用于指定矩形的边框线宽度。如果thickness参数的值为正数，则绘制实心边框；如果thickness参数的值为...

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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。