OpenCV-Python实战（3）——OpenCV中绘制图形与文本（万字总结，️❤️建议收藏️❤️）

0. 前言

OpenCV 作为计算机视觉库，其中一项基本功能就是绘制图形；OpenCV 提供了绘制直线、圆、矩形、椭圆等的函数。在构建计算机视觉项目时，通常希望通过绘制一些图形来显式的标注图像。例如，在人脸检测算法中，会通过绘制一个矩形，突出显示计算图像中检测到的人脸。此外，如果开发人脸识别算法，除了绘制一个矩形突出显示检测到的人脸外，通常还会绘制文本标识检测到的人脸的身份。最后，项目可能还会需要输出一些调试信息，例如，可以显示检测到的人脸数量或处理时间(用于查看算法的性能)。本文，将介绍如何使用 OpenCV 库绘制图形和文本。

1. OpenCV 绘图基础

OpenCV 提供了许多绘制基本图形的函数，包括直线、矩形和圆形等；除此之外，使用 OpenCV，也可以绘制其它更多的基本图形。图像上绘制基本形状有许多实用的场景，常见的用例主要包括：

1. 显示算法的一些中间结果
2. 显示算法的最终结果
3. 显示一些调试信息

在下图中，可以看到一张绘制有矩形检测框的图像，其中实用矩形来显式的标示检测到的人脸图片(人脸检测)，文本信息用于显示算法输出的其它相关的有用信息。通过这种方式，可以查看算法检测到面孔的位置：

本文中，我们将学习如何绘制具有不同颜色的基本图形和文本。为了达到这一目的，首先简要介绍下不同颜色的构建方式。我们可以构建颜色字典，使用颜色字典定义要使用的主要颜色。下表中列示了本文可能用到的颜色及其色值：

颜色名	颜色值	预览
blue	(255, 0, 0)
green	(0, 255, 0)
red	(0, 0, 255)
cyan	(255, 255, 0)
magenta	(255, 0, 255)
yellow	(0, 255, 255)
black	(0, 0, 0)
white	(255, 255, 255)
gray	(125, 125, 125)
dark_gray	(50, 50, 50)
light_gray	(220, 220, 220)

由上表可以构建颜色字典如下：

colors = {
     'blue': (255, 0, 0), 'green': (0, 255, 0), 'red': (0, 0, 255), 'cyan': (255, 255, 0), 'magenta': (255, 0, 255), 'yellow': (0, 255, 255), 'black': (0, 0, 0), 'white': (255, 255, 255), 'gray': (125, 125, 125), 'dark_gray': (50, 50, 50), 'light_gray': (220, 220, 220), 'rand': np.random.randint(0, high=256, size=(3,)).tolist()}

以上字典中定义了一些预定义的颜色，如果要使用特定颜色，例如红色 (red)：

colors['red']

或者，可以使用 (0, 0, 255) 来得到红色。但是使用这个字典，不需要记住 RGB 颜色空间的色值，比数字三元组更容易使用。
除了使用字典外，另一种常见的方法是创建一个 colors_constant.py 文件来定义颜色。其中，每种颜色都由一个常量定义：

BLUE = (255, 0, 0)
GREEN = (0, 255, 0)
RED = (0, 0, 255)
YELLOW = (0, 255, 255)
MAGENTA = (255, 0, 255)
CYAN = (255, 255, 0)
LIGHT_GRAY = (220, 220, 220)
DARK_GRAY = (50, 50, 50)

在项目目录的其他文件中，可以使用以下代码使能够引用这些常量：

import colors_constant as colors
print("red: {}".format(colors.RED))

此外，由于我们使用 Matplotlib 显示图形，因此我们需要通用函数 show_with_matplotlib()，其带有两个参数的，第一个是要显示的图像，第二个是要图形窗口的标题。因为必须使用 Matplotlib 显示彩色图像，因此首先需要将 BGR 图像转换为 RGB。此函数的第二步也是最后一步是使用 Matplotlib 函数显示图像：

def show_with_matplotlib(img, title):
    # 将 BGR 图像转换为 RGB
    img_RGB = img[:, :, ::-1]
    # 使用 Matplotlib 显示图形
    plt.imshow(img_RGB)
    plt.title(title)
    plt.show()

为了演示 colors 常量和 show_with_matplotlib() 函数的使用，创建 testing.py 脚本进行测试：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def show_with_matplotlib(img, title):
   # 将 BGR 图像转换为 RGB
   img_RGB = img[:, :, ::-1]
   # 使用 Matplotlib 显示图形
   plt.imshow(img_RGB)
   plt.title(title)
   plt.show()
   
# 定义颜色字典:
colors = {
     'blue': (255, 0, 0), 'green': (0, 255, 0), 'red': (0, 0, 255), 'yellow': (0, 255, 255),
         'magenta': (255, 0, 255), 'cyan': (255, 255, 0), 'white': (255, 255, 255), 'black': (0, 0, 0),
         'gray': (125, 125, 125), 'rand': np.random.randint(0, high=256, size=(3,)).tolist(),
         'dark_gray': (50, 50, 50), 'light_gray': (220, 220, 220)}

# 创建画布
image = np.zeros((500, 500, 3), dtype="uint8")

# 修改画布背景颜色
image[:] = colors['rand']

# 利用 colors 字典绘制直线
separation = 40
for key in colors:
   cv2.line(image, (0, separation), (500, separation), colors[key], 15)
   separation += 40

# 显示图形
show_with_matplotlib(image, 'Dictionary with some predefined colors')

在上例中，创建了一个大小为 500 x 500的图像，具有 3 个通道(彩色图像)，数据类型为 uint8 (8 位无符号整数)，原始背景为黑色：

image = np.zeros((500, 500, 3), dtype="uint8")

如果，希望将背景颜色，例如将背景颜色修改为随机色 rand，则执行以下操作：

image[:] = colors['rand']

接下来，使用 cv2.line() 函数(这里仅作示例使用，有关此函数具体使用方式，将在下节进行详细介绍)绘制一些直线，每条线条都使用 colors 字典填充颜色。

separation = 40
for key in colors:
	cv2.line(image, (0, separation), (500, separation), colors[key], 10)
	separation += 40

最后，使用创建的 show_with_matplotlib() 函数绘制图像：

show_with_matplotlib(image, 'Dictionary with some predefined colors')

接下来，将详细介绍在 OpenCV 中基本图形的绘制。

2. OpenCV绘制图形

本节，将了解如何使用 OpenCV 函数绘制图形。首先，介绍基本图形的绘制，然后将详细介绍更高级的图形绘制。

2.1 基本图形的绘制

OpenCV 中的基本图形，包括直线、矩形和圆形等，它们是最常见和最容易绘制的形状。绘制图形的第一步是创建一个容纳绘制图形的画布。为此，将创建具有 3 个通道(以正确显示 BGR 图像)和 uint8 类型(8 位无符号整数)的 500 x 500 的黑色背景图像：

image = np.zeros((500, 500, 3), dtype="uint8")

之后使用颜色字典将背景设置为浅灰色：

image[:] = colors['gray']

一切准备就绪，接下来，我们准备绘制基本形状。需要注意的是，OpenCV 提供的大多数绘图函数都有共同的参数，因此首先总结介绍这些参数，如下表所示：

参数	说明
img	要绘制图形的画布图像
color	用于绘制图形的颜色(BGR 三元组)
thickness	如果此值为正，则为图形轮廓的粗细；否则，将绘制填充形状
lineType	图形边线的类型。 OpenCV 提供了三种类型的线：cv2.LINE_4 ：四连接线，cv2.LINE_8 ：八连接线，cv2.LINE_AA ：抗锯齿线
shift	表示与定义图形的某些点的坐标相关的小数位数

上述参数中，lineType 的 cv2.LINE_AA 选项可产生更好的绘图质量，但绘制速度较慢。八连接线和四连接线都是非抗锯齿线，使用 Bresenham 算法绘制。而抗锯齿线使用高斯滤波算法。

2.1.1 直线

我们要了解的第一个函数是直线绘制函数 cv2.line()，函数用法如下：

img = cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)

此函数在 img 图像上画一条连接 pt1 和 pt2 的直线：

cv2.line(image, (0, 0), (500, 500), colors['magenta'], 3)
cv2.line(image, (0, 500), (500, 0), colors['cyan'], 10)
cv2.line(image, (250, 0), (250, 500), colors['rand'], 3)
cv2.line(image, (0, 250), (500, 250), colors['yellow'], 10)

绘制图形后，调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.line()') 函数显示图像：

2.1.2 矩形

矩形绘制函数 cv2.rectangle() 用法如下：

img = cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)

此函数根据矩形左上角点 pt1 和 右下角点 pt2 绘制矩形：

cv2.rectangle(image, (10, 50), (60, 300), colors['green'], 3)
cv2.rectangle(image, (80, 50), (130, 300), colors['blue'], -1)
cv2.rectangle(image, (150, 50), (350, 100), colors['red'], -1)
cv2.rectangle(image, (150, 150), (350, 300), colors['cyan'], 10)

绘制这些矩形后，调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.rectangle()') 函数显示图形：

Note：thickness 参数若为负值(例如 -1)，则意味着将使用颜色填充图形。

2.1.3 圆形

圆形图形的绘制函数 cv2.circle() 用法如下：

img = cv2.circle(img, center, radius, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)

此函数以点 center 为中心绘制一个半径为 radius 的圆：

cv2.circle(image, (50, 50), 40, colors['magenta'], 3)
cv2.circle(image, (150, 150), 40, colors['rand'], -1)
cv2.circle(image, (250, 250), 50, colors['yellow'], 5)
cv2.circle(image, (250, 250), 60, colors['yellow'], 2)
cv2.circle(image, (350, 350), 40, colors['cyan'], -2)
cv2.circle(image, (450, 450), 40, colors['blue'], 3)

绘制完这些圆形后，调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.circle()') 函数显示图像：

2.2 高级图形的绘制

了解了常见基本图形的绘制后，接下来将介绍如何绘制剪裁线、箭头、椭圆和折线等。同样第一步是创建一个将绘制图形的画布：

image = np.zeros((500, 500, 3), dtype="uint8")
image[:] = colors['gray']

接下来，可以开始绘制新的图形了。

2.2.1 剪裁线

剪裁线绘制函数 cv2.clipLine() 使用方法如下：

retval, pt1_new, pt2_new = cv2.clipLine(imgRect, pt1, pt2)

cv2.clipLine() 函数返回矩形内的线段(由输出点 pt1_new 和 pt2_new 定义)，该函数根据定义的矩形 imgRect 裁剪线段。如果两个原始点 pt1 和 pt2 都在矩形之外，则 retval 为 False；否则返回 True：

cv2.line(image, (0, 0), (500, 500), colors['green'], 3)
cv2.rectangle(image, (100, 100), (300, 300), colors['blue'], 3)
ret, p1, p2 = cv2.clipLine((100, 100, 300, 300), (0, 0), (300, 300))
if ret:
    cv2.line(image, p1, p2, colors['magenta'], 3)
ret, p1, p2 = cv2.clipLine((100, 100, 300, 300), (250, 150), (0, 400))
if ret:
    cv2.line(image, p1, p2, colors['cyan'], 3)

调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.clipLine()') 函数后，在下图中，可以看到代码运行的结果：

2.2.2 箭头

箭头绘制函数 cv2.arrowedLine() 的用法如下：

cv2.arrowedLine(img, pt1, pt2, color, thickness=1, lineType=8, shift=0, tipLength=0.1)

此函数用于绘制箭头，箭头从 pt1 定义的点指向 pt2 定义的点。箭头尖端的长度可以由 tipLength 参数控制，该参数是根据线段长度( pt1 和 pt2 之间的距离)的百分比定义的：

# 箭头尖端的长度为线段长度的 10%
cv2.arrowedLine(image, (50, 50), (450, 50), colors['cyan'], 3, 8, 0, 0.1)
# 箭头尖端的长度为线段长度的 30%
cv2.arrowedLine(image, (50, 200), (450, 200), colors['magenta'], 3, cv2.LINE_AA, 0, 0.3)
# 箭头尖端的长度为线段长度的 30%
cv2.arrowedLine(image, (50, 400), (450, 400), colors['blue'], 3, 8, 0, 0.3)

以上代码定义了三个箭头，除了箭头的大小不同外，使用了不同的 lineType 参数 cv2.LINE_AA (也可以写 16 )和 8 (也可以写 cv2.LINE_8 )，调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.arrowedLine()') 函数后，可以观察它们之间的区别：

2.2.3 椭圆

绘制椭圆的函数 cv2.ellipse() 用法如下：

cv2.ellipse(img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)

此函数用于绘制不同类型的椭圆：angle 参数(以度为单位)可以旋转椭圆；axes 参数控制长短轴的大小；startAngle 和 endAngle 参数用于设置所需的椭圆弧(以度为单位)，例如，需要完整闭合的椭圆，则 startAngle = 0、 endAngle = 360：

cv2.ellipse(image, (100, 100), (60, 40), 0, 0, 360, colors['red'], -1)
cv2.ellipse(image, (100, 200), (80, 40), 0, 0, 360, colors['green'], 3)
cv2.ellipse(image, (100, 200), (10, 40), 0, 0, 360, colors['blue'], 3)
cv2.ellipse(image, (300, 300), (20, 80), 0, 0, 180, colors['yellow'], 3)
cv2.ellipse(image, (300, 100), (20, 80), 0, 0, 270, colors['cyan'], 3)
cv2.ellipse(image, (250, 250), (40, 40), 0, 0, 360, colors['magenta'], 3)
cv2.ellipse(image, (400, 100), (30, 60), 45, 0, 360, colors['rand'], 3)
cv2.ellipse(image, (400, 400), (30, 60), -45, 0, 360, colors['rand'], 3)
cv2.ellipse(image, (200, 400), (30, 60), -45, 0, 225, colors['rand'], -1)

调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.ellipse()') 函数后，可以在下图中看到所绘制的椭圆：

2.2.4 多边形

多边形绘制函数 cv2.polylines() 用法如下：

cv2.polylines(img, pts, isClosed, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)

cv2.polylines() 函数用于绘制多边形。其中关键参数是 pts，用于提供定义多边形的数组，这个参数的形状是 (number_vertex, 1, 2)，可以通过使用 np.array 创建坐标( np.int32 类型)来定义它，然后对其进行整形以适应 pts 参数所需形状。如果要创建一个三角形，代码如下所示：

pts = np.array([[400, 5], [350, 200], [450, 200]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
print("shape of pts '{}'".format(pts.shape))
cv2.polylines(image, [pts], True, colors['green'], 3)

另一个重要参数是 isClosed，如果此参数为 True ，则多边形将被绘制为闭合的；否则，第一个顶点和最后一个顶点之间的线段将不会被绘制，从而产生开放的多边形：

pts = np.array([[400, 250], [350, 450], [450, 450]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
print("shape of pts '{}'".format(pts.shape))
cv2.polylines(image, [pts], False, colors['green'], 3)

以同样的方式，创建五边形和矩形，最后调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.polylines()') 函数，可以在下图中看到绘制完成的多边形：

2.3 绘图函数中的shift参数

上述图形绘制函数通过使用 shift 参数，可以与像素坐标相关的亚像素精度工作，此时坐标将作为定点数(被编码为整数)传递。
定点数意味着为整数(小数点左侧)和小数部分(小数点右侧)保留固定位数。
因此，shift 参数用于指定小数位数(在小数点右侧)，真实点坐标计算如下：
$$Point(x,y)⟶Point2f(x^{-shift},y^{-shift})$$
例如，使用以下代码绘制了两个半径为 200 的圆。其中之一使用 shift = 2 的值来提供亚像素精度。在这种情况下，应该将原点和半径都乘以因子 4 ($2^{shift=2}$)：

shift = 2
factor = 2 ** shift
print("factor: '{}'".format(factor))
cv2.circle(image, (int(round(249.99 * factor)), int(round(249.99 * factor))), 200 * factor, colors['red'], 1, shift=shift)
cv2.circle(image, (249, 249), 200, colors['green'], 1)

如果 shift = 3，则因子的值将为 8 ($2^{shift=3}$)，依此类推。乘以 2 的幂与将对应于整数二进制表示的位向左移动 1 位，这样就可以将图形浮点坐标上。
为了更方便的使用浮点坐标，也可以对绘图函数进行封装，以 cv2.circle() 为例创建函数 draw_float_circle()，它可以使用 shift 参数属性来处理浮点坐标：

def draw_float_circle(img, center, radius, color, thickness=1, lineType=8, shift=4):
	factor = 2 ** shift
	center = (int(round(center[0] * factor)), int(round(center[1] * factor)))
	radius = int(round(radius * factor))
	cv2.circle(img, center, radius, color, thickness, lineType, shift)
	
draw_float_circle(image, (250, 250), 200, colors['red'], 1, 8, 0)
draw_float_circle(image, (249.9, 249.9), 200, colors['green'], 1, 8, 1)
draw_float_circle(image, (249.99, 249.99), 200, colors['blue'], 1, 8, 2)
draw_float_circle(image, (249.999, 249.999), 200, colors['yellow'], 1, 8, 3)

调用 show_with_matplotlib(image, 'cv2.circle()') 函数，可以看到绘制完成的图像：

2.4 绘图函数中的 lineType 参数

另一个绘图函数中常见的参数是 lineType，它可以采用三个不同的值。虽然我们已经简单了解了这三种类型之间的差异。但是为了更清楚地看到它，可以绘制了三条具有相同粗细和倾斜度的线，仅 lineType 参数值不同：

image = np.zeros((20, 20, 3), dtype="uint8")
image[:] = colors['gray']
cv2.line(image, (5, 0), (20, 15), colors['yellow'], 1, cv2.LINE_4)
cv2.line(image, (0, 0), (20, 20), colors['red'], 1, cv2.LINE_AA)
cv2.line(image, (0, 5), (15, 20), colors['green'], 1, cv2.LINE_8)
show_with_matplotlib(image, 'LINE_4  LINE_AA  LINE_8')

在上图中，yellow = cv2.LINE_4、red = cv2.LINE_AA、green = cv2.LINE_8，可以清楚地看到使用三种不同线型绘制线条时的区别。

3. 文本

OpenCV 也可用于在图像中渲染文本。接下来，将介绍如何使用 cv2.putText() 函数绘制文本，然后介绍 OpenCV 中所有的可用字体，最后，了解一些与文本绘制相关的其它 OpenCV 函数。

3.1 绘制文本

cv2.putText() 函数的用法如下：

img = cv.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness=1, lineType= 8, bottomLeftOrigin=False)

此函数使用 fontFace 声明的字体类型和 fontScale 因子从 org 坐标(如果 bottomLeftOrigin = False 则为左上角，否则为左下角)开始绘制提供的文本字符串 text。最后提供的参数 lineType 同样可以使用三个不同的可选值： cv2.LINE_4 、 cv2.LINE_8 和 cv2.LINE_AA：

cv2.putText(image, 'learn OpenCV-Python together', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, colors['cyan'], 2, cv2.LINE_4)
cv2.putText(image, 'learn OpenCV-Python together', (10, 230), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, colors['cyan'], 2, cv2.LINE_8)
cv2.putText(image, 'learn OpenCV-Python together', (10, 430), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, colors['cyan'], 2, cv2.LINE_AA)
show_with_matplotlib(image, 'cv2.putText()')

3.2 OpenCV 文本字体

OpenCV中所有可用的字体如下：

FONT_HERSHEY_SIMPLEX = 0
FONT_HERSHEY_PLAIN = 1
FONT_HERSHEY_DUPLEX = 2
FONT_HERSHEY_COMPLEX = 3
FONT_HERSHEY_TRIPLEX = 4
FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL = 5
FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX = 6
FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX = 7

由于所有这些字体都在 (0-7) 范围内，我们可以迭代并调用 cv2.putText() 函数，改变 color、fontFace 和 org 参数，使用所有可用字体进行绘制：

fonts = {
     0: "FONT HERSHEY SIMPLEX", 1: "FONT HERSHEY PLAIN", 2: "FONT HERSHEY DUPLEX", 3: "FONT HERSHEY COMPLEX",
         4: "FONT HERSHEY TRIPLEX", 5: "FONT HERSHEY COMPLEX SMALL ", 6: "FONT HERSHEY SCRIPT SIMPLEX",
         7: "FONT HERSHEY SCRIPT COMPLEX"}
index_colors = {
     0: 'blue', 1: 'green', 2: 'red', 3: 'yellow', 4: 'magenta', 5: 'cyan', 6: 'black', 7: 'dark_gray'}
image = np.zeros((650, 650, 3), dtype="uint8")
image[:] = colors['gray']

position = (10, 30)
for i in range(0, 8):
	cv2.putText(image, fonts[i], position, i, 1.1, colors[index_colors[i]], 2, cv2.LINE_4)
	position = (position[0], position[1] + 40)
	cv2.putText(image, fonts[i].lower(), position, i, 1.1, colors[index_colors[i]], 2, cv2.LINE_4)
	position = (position[0], position[1] + 40)
	
show_with_matplotlib(image, 'cv2.putText() using all OpenCV fonts')

结果如下：

3.3 其它与文本相关的函数

为了更好的进行文本的绘制，OpenCV 还提供了其它与文本绘制相关的函数，这些函数不是用来绘制文本的，而是用来补充 cv2.putText() 函数。第一个函数是 cv2.getFontScaleFromHeight()：

retval = cv2.getFontScaleFromHeight(fontFace, pixelHeight, thickness=1)

此函数返回字体比例(这是在 cv2.putText() 函数中使用的参数 fontScale)，以得到提供的高度(以像素为单位)并考虑字体类型 (fontFace) 和 thickness。
第二个函数是 cv2.getTextSize() ：

retval, baseLine = cv2.getTextSize(text, fontFace, fontScale, thickness)

此函数根据以下参数：要绘制的 text、字体类型 (fontFace)、scale 和 thickness，获取文本大小(宽度和高度)。此函数返回 size 和 baseLine (它对应于相对于文本底部的基线的 y 坐标)：

image = np.zeros((700, 700, 3), dtype="uint8")
image[:] = colors['gray']
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 2.5
thickness = 5
text = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
circle_radius = 10
ret, baseline = cv2.getTextSize(text, font, font_scale, thickness)
text_width, text_height = ret
text_x = int(round((image.shape[1] - text_width) / 2))
text_y = int(round((image.shape[0] + text_height) / 2))
cv2.circle(image, (text_x, text_y), circle_radius, colors['green'], -1)
cv2.rectangle(image, (text_x, text_y + baseline), (text_x + text_width - thickness, text_y - text_height), colors['blue'], thickness)
cv2.circle(image, (text_x, text_y + baseline), circle_radius, colors['red'], -1)
cv2.circle(image, (text_x + text_width - thickness, text_y - text_height), circle_radius, colors['cyan'], -1)
cv2.line(image, (text_x, text_y + int(round(thickness/2))), (text_x + text_width - thickness, text_y + int(round(thickness/2))), colors['yellow'], thickness)
cv2.putText(image, text, (text_x, text_y), font, font_scale,colors['magenta'], thickness)
show_with_matplotlib(image, 'cv2.getTextSize() + cv2.putText()')

绘制结果如下图所示：

小结

本文介绍了 OpenCV 提供的与绘制图形和文本相关的函数。在图形方面，我们了解了如何绘制基本图形(直线、矩形和圆形等)以及高级图形(剪裁线、箭头、椭圆和多边形)。在文本方面，我们了解了如何绘制文本以及 OpenCV 库中的所有可用字体。

系列链接

OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础（内含大量示例，建议收藏）
OpenCV-Python实战（2）——图像与视频文件的处理（两万字详解，️建议收藏）
OpenCV-Python实战（4）——OpenCV常见图像处理技术（❤️万字长文，含大量示例❤️）
OpenCV-Python实战（5）——OpenCV图像运算（❤️万字长文，含大量示例❤️）
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