Python Opencv 绘制图形详解（包含一个练习）——线/矩形/圆/多边形/文字

                         QQ:3020889729                                                                                 小蔡

才学习opencv没多久，本意是经验总结、积累和回顾，望大神/大佬勿怪~
末尾有一个图形绘制样例——算是一个小练习吧 点击前往

绘制线条

函数详解

线条绘制，将用到cv2.line()——每次调用绘制一条直线：由起止坐标组成

• 参数一：图像——你要绘制到哪个图像上，就放入哪个图象(如：img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) 中的 img，这是一张图片/当然你打开摄像头是也可以放入cv2.read返回的帧图像)
• 参数二：开始坐标——为一个二元·元组（x, y）
• 参数三：结束坐标——为一个二元·元组（x, y）
• 参数四：color——采用RGB，三原色值，一个三元·元组
• 参数五：线条大小——默认为1
• 参数六：lineType——参数为：cv2.LINE_AA(抗锯齿线)----以及cv2.LINE_4和cv2.LINE_8
• 参数七：shift ——偏移——默认为0，可以通过调节shift值实现缩小（由于坐标偏移导致的）和坐标偏移

代码实例

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)  # 创建黑色图片
    cv2.namedWindow('imag', cv2.WINDOW_NORMAL)  # 创建可调节窗体
    cv2.resizeWindow('imag', 510, 510)  # 设置初始窗体大小

    cv2.line(img, (0, 0), (510, 510), (255, 0, 0), 5)  # 画蓝色背景线

    cv2.imshow('imag', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

效果：

绘制矩形

函数详解

矩形绘制，将用到cv2.rectangle()——每次调用绘制一个矩形：由一条对角线坐标组成

• 参数一：图像——你要绘制到哪个图像上，就放入哪个图象(如：img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) 中的 img，这是一张图片/当然你打开摄像头是也可以放入cv2.read返回的帧图像)
• 参数二：左上角的坐标——为一个二元·元组（x, y）
• 参数三：右小角的坐标——为一个二元·元组（x, y）
• 参数四：color——采用RGB，三原色值，一个三元·元组
• 参数五：线条大小——默认为1
• 参数六：lineType——参数为：cv2.LINE_AA(抗锯齿线)----以及cv2.LINE_4和cv2.LINE_8
• 参数七：shift ——偏移——默认为0，可以通过调节shift值实现缩小（由于坐标偏移导致的）和坐标偏移

代码实例

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)  # 创建黑色图片
    cv2.namedWindow('imag', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow('imag', 510, 510)

    cv2.rectangle(img, (215, 215), (295, 295), (0, 255, 0), 2)  # 画绿色矩形

    cv2.imshow('imag', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

效果：

绘制圆

函数详解

圆绘制，将用到cv2.circle()——每次调用绘制一个矩形：由一条对角线坐标组成

• 参数一：图像——你要绘制到哪个图像上，就放入哪个图象(如：img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) 中的 img，这是一张图片/当然你打开摄像头是也可以放入cv2.read返回的帧图像)
• 参数二：圆心坐标——为一个二元·元组（x, y）
• 参数三：半径大小
• 参数四：color——采用RGB，三原色值，一个三元·元组
• 参数五：线条大小——默认为1——在绘制图形时，如果设置为-1，则为图形填充
• 参数六：lineType——线条类型——参数为：cv2.LINE_AA(抗锯齿线)----以及cv2.LINE_4和cv2.LINE_8
• 参数七：shift ——偏移——默认为0，可以通过调节shift值实现缩小（由于坐标偏移导致的）和坐标偏移

代码实例

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)  # 创建黑色图片
    cv2.namedWindow('imag', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow('imag', 510, 510)

    cv2.circle(img, (255, 235), 30, (0, 0, 255), -1)  # 画红色圆

    cv2.imshow('imag', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

效果：

绘制文字

函数详解

文字绘制，将用到cv2.putText()——每次调用绘制一个矩形：由一条对角线坐标组成

• 参数一：图像——你要绘制到哪个图像上，就放入哪个图象(如：img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) 中的 img，这是一张图片/当然你打开摄像头是也可以放入cv2.read返回的帧图像)
• 参数二：文字内容——为一个字符串
• 参数三：文字绘制开始坐标——为一个二元·元组
• 参数四：字体——由opencv中的字体确定——包含以下字体参数
• ①cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX ②cv.FONT_HERSHEY_PLAIN ③cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX ④cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX ⑤cv.FONT_HERSHEY_TRIPLEX ⑥cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL ⑦cv.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX ⑧cv.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX ⑨cv.FONT_ITALIC
• 参数五：字体大小
• 参数六：color——颜色设置，RGB
• 参数七：线条大小——默认为1
• 参数八：lineType——线条类型——参数为：cv2.LINE_AA(抗锯齿线)----以及cv2.LINE_4和cv2.LINE_8
• 参数九：上下颠倒——默认为False，不颠倒——输入True为颠倒

代码实例

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)  # 创建黑色图片
    cv2.namedWindow('imag', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow('imag', 510, 510)

    cv2.putText(img, 'I LOVE', (144, 190), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 3, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)  
    # 白色文字

    cv2.imshow('imag', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

效果：

将翻转打开——
cv2.putText(img, ‘I LOVE’, (144, 190), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 3, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA, True)

★★★绘制多边形

函数详解

多边形绘制，将用到cv2.polylines()——每次调用绘制一个矩形：由一条对角线坐标组成

• 参数一：图像——你要绘制到哪个图像上，就放入哪个图象(如：img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8) 中的 img，这是一张图片/当然你打开摄像头是也可以放入cv2.read返回的帧图像)
• 参数二：[顶点数组]——传入一个array数组（后边单独说明如何创建！）
• 参数三：是否闭合（首尾连接）——填入参数为True为首尾相连——如果是False的话就只是一条相继连接的折线，而不是多边形
• 参数四：颜色color参数——RGB，元组
• 参数五：线条大小——默认为1
• 参数六：lineType——线条类型——参数为：cv2.LINE_AA(抗锯齿线)----以及cv2.LINE_4和cv2.LINE_8
• 参数七：shift偏移——决定偏移位置，默认为零，无偏移——偏移会导致图形位和大小改变

说明一下顶点数组——采用numpy科学数据处理包之一的数组包创建的一个多维数组（矩阵），并且同时规定数据类型为numpy.int32
代码实例如下：

• import numpy as np pts2 = np.array([[190, 340], [325, 340], [315,370], [200, 370]], np.int32) # 顶点数组
• 这样就创建了5个顶点的array数组
• 官网提示，要加一个矩阵形状控制——pts2 = pts2.reshape((-1, 1, 2)) # 手动设置多维数组形状
• 形状格式化为：顶点数12的矩阵形状——而传入-1，代表全部顶点传入
• 然后，我们才将这样的数组传入到多边形绘制的方法中！！！

补充：多边形/折线顶点设置规则

• 采用逐个顶点点相连
• 比如：假设顶点中，包含[0,0] [0,8] [8,8] [8,0]
• 那么它的连接方式就是：[0,0]先连接[0,8], 然后[0,8]连接 [8,8]，接着 [8,8]连接 [8,0]
• 如果你的cv2.polylines()中，参数三为True，闭合——就会在最后实现[0,0]和 [8,0]的连接；否则绘制结束，不在连接！！！

代码实例

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
    cv2.namedWindow('imag', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow('imag', 520, 520)

    pts2 = np.array([[190, 340], [325, 340], [315, 370], [200, 370]], np.int32)  # 顶点数组
    pts2 = pts2.reshape((-1, 1, 2))  # 多维数组形状
    cv2.polylines(img, [pts2], True, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)  # 用于多线绘画——布尔型参数为True时，返回多边形；否则为依次连接这些点的一条折线

    cv2.imshow('imag', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

效果：

折线形式：也就是参数三位False时
cv2.polylines(img, [pts2], False, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

一个小练习（放手练练吧）

设计内容

1. 先用两条对角线作为背景
2. 接着绘制一个矩形框位于窗体中心位置附近
3. 再画两个实体圆位于矩形框两边（略微靠上一点会好看些）
4. 上面完成了之后，我们就可以使用我们的文字绘制，将我们的文字放置在窗体中心位置左右——如果是一句话，就放在矩形下方；两句或者多句就均匀放在矩形框上下（看你自己吧，目的是熟悉参数下的图形绘制）
5. 最后，我们会绘制一个多边形，将我们的文字和矩形框包围——多边形形状可以自己选择，只要好看就好了——我这里采用五边形
6. 其它补充——可以联系下其它小图形的绘制，丰富图像！！！

效果展示

略丑，请莫怪~

实现代码如下

import cv2
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)  # 创建黑色图片
    cv2.namedWindow('imag', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow('imag', 510, 510)

    cv2.line(img, (0, 0), (510, 510), (255, 0, 0), 5)  # 画背景线
    cv2.line(img, (0, 510), (510, 0), (255, 0, 0), 5)

    cv2.rectangle(img, (215, 215), (295, 295), (0, 255, 0), 2)  # 画矩形
    cv2.circle(img, (195, 235), 30, (0, 0, 255), -1)  # 画圆
    cv2.circle(img, (315, 235), 30, (0, 0, 255), -1)  # 画圆

    pts = np.array([[260, 60], [80, 200], [100, 380], [420, 380], [440, 200]], np.int32)  # 顶点数组
    pts = pts.reshape((-1, 1, 2))  # 多维数组形状
    cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)  # 用于多线绘画——布尔型参数为True时，返回多边形；否则为依次连接这些点的一条折线

    pts2 = np.array([[190, 340], [325, 340], [315, 370], [200, 370]], np.int32)  # 顶点数组
    pts2 = pts2.reshape((-1, 1, 2))  # 多维数组形状
    cv2.polylines(img, [pts2], True, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)  # 用于多线绘画——布尔型参数为True时，返回多边形；否则为依次连接这些点的一条折线

    cv2.putText(img, 'I LOVE', (144, 190), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 3, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
    cv2.putText(img, 'OpenCV', (87, 310), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 4, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

    cv2.imshow('imag', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

小案例总结

在使用opencv绘制图形时，和其它的GUI是一样的，都是对坐标进行处理——但是opencv的魅力在于，我们可以依托这样的绘制在后期的人脸识别以及其它的图像处理时，提供我们清晰的识别提示等帮助！！！
如：判别到人脸，在特征区附近实现矩形的绘制，通过图像反馈得出人脸检测的反馈提示~