cv2.putText(image, text, (text_x, text_y), font, font_scale, (0, 255, 0), thickness, cv2.LINE_AA)修改字体大小

时间: 2024-04-22 14:26:13 浏览: 19
要修改字体大小,你可以调整`font_scale`参数的值。较小的`font_scale`值会使字体变小,较大的`font_scale`值会使字体变大。 下面是修改后的代码示例,将`font_scale`设置为2: ```python cv2.putText(image, text, (text_x, text_y), font, 2, (0, 255, 0), thickness, cv2.LINE_AA) ``` 在这个示例中,将字体大小放大了2倍,可以根据需要调整`font_scale`的值来控制字体的大小。 如果你想要更细粒度地控制字体的大小,可以使用小数值,例如`1.5`或`2.5`。这样可以使字体的大小在整数值之间进行调整。
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cv2.putText(image, text, (text_x, text_y), font, font_scale, (0, 255, 0), thickness, cv2.LINE_AA)代码解释

`cv2.putText()`函数用于在图像上绘制文本。 函数的参数解释如下: - `image`: 要在其上绘制文本的图像。 - `text`: 要绘制的文本内容。 - `(text_x, text_y)`: 文本的起始位置坐标,即左下角的位置。 - `font`: 字体类型。 - `font_scale`: 字体的缩放比例。 - `(0, 255, 0)`: 文本的颜色,以BGR格式表示。这里使用(0, 255, 0)表示绿色。 - `thickness`: 文本的线条粗细。 - `cv2.LINE_AA`: 文本的线条类型,这里使用`cv2.LINE_AA`表示抗锯齿线条。 通过调用`cv2.putText()`函数,你可以在图像上绘制指定内容的文本。可以指定文本的位置、字体、颜色和线条粗细等参数,以满足你的需求。 在给定的代码中,`cv2.putText()`函数被用于在图像上绘制预测结果。`text_x`和`text_y`表示文本的起始位置坐标,`(0, 255, 0)`表示绿色的文本颜色,`thickness`表示文本的线条粗细,`cv2.LINE_AA`表示使用抗锯齿线条。

import cv2# 创建一个黑色图像img = np.zeros((200, 400, 3), dtype=np.uint8)# 定义四个数字numbers = [0.08064, 0.96458709, 0.992446, 0.92077314]# 在图像上添加数字for i, num in enumerate(numbers): # 将数字转换为字符串 num_str = str(num) # 设置字体、大小、颜色、粗细等参数 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX font_scale = 0.7 color = (255, 255, 255) thickness = 2 # 计算文字位置 x = int((i + 0.5) * img.shape[1] / len(numbers)) y = int(img.shape[0] / 2) # 添加文字 cv2.putText(img, num_str, (x, y), font, font_scale, color, thickness)# 显示图像cv2.imshow('Image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()怎么在显示的数字前添加名称

你可以在添加数字之前使用类似于以下代码的方式添加名称: ``` names = ['Number1', 'Number2', 'Number3', 'Number4'] # 定义名称列表 for i, (num, name) in enumerate(zip(numbers, names)): # 遍历数字和名称列表 # 将数字转换为字符串 num_str = str(num) # 设置字体、大小、颜色、粗细等参数 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX font_scale = 0.7 color = (255, 255, 255) thickness = 2 # 计算文字位置 x = int((i + 0.5) * img.shape[1] / len(numbers)) y = int(img.shape[0] / 2) # 添加名称 cv2.putText(img, name, (x, y - 30), font, font_scale, color, thickness) # 添加数字 cv2.putText(img, num_str, (x, y), font, font_scale, color, thickness) ``` 这将在每个数字的上方添加它们的名称。

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import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255) # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓,轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值,四个值为x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

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