[Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形

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该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识，前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等，中期讲解图像处理的各种运算，包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等，后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

上一篇文章介绍了OpenCV入门知识，包括OpenCV常见数据类型、显示图像、读取像素、修改像素、创建图像、复制图像、保存图像等内容。这篇文章将详细讲解如何使用OpenCV绘制各类几何图形，包括cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines()、cv2.putText()函数。这将帮助我们了解基础图形绘制的基础用法，同时能在此基础上实现画图软件等应用拓展。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。

下载地址：

• https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one

前文赏析：

第一部分 基础语法

• [Python从零到壹] 一.为什么我们要学Python及基础语法详解
• [Python从零到壹] 二.语法基础之条件语句、循环语句和函数
• [Python从零到壹] 三.语法基础之文件操作、CSV文件读写及面向对象

第二部分 网络爬虫

• [Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例
• [Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解
• [Python从零到壹] 六.网络爬虫之BeautifulSoup爬取豆瓣TOP250电影详解
• [Python从零到壹] 七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储
• [Python从零到壹] 八.数据库之MySQL基础知识及操作万字详解
• [Python从零到壹] 九.网络爬虫之Selenium基础技术万字详解（定位元素、常用方法、键盘鼠标操作）
• [Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解（NLP语料构造必备技能）

第三部分 数据分析和机器学习

• [Python从零到壹] 十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解(1)
• [Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
• [Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类分析万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、层次聚类、树状聚类）
• [Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法三万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类算法对比）
• [Python从零到壹] 十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解
• [Python从零到壹] 十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解
• [Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解
• [Python从零到壹] 十八.可视化分析之Basemap地图包入门详解
• [Python从零到壹] 十九.可视化分析之热力图和箱图绘制及应用详解
• [Python从零到壹] 二十.可视化分析之Seaborn绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十一.可视化分析之Pyechart绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十二.可视化分析之OpenGL绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十三.十大机器学习算法之决策树分类分析详解(1)
• [Python从零到壹] 二十四.十大机器学习算法之KMeans聚类分析详解(2)
• [Python从零到壹] 二十五.十大机器学习算法之KNN算法及图像分类详解(3)
• [Python从零到壹] 二十六.十大机器学习算法之朴素贝叶斯算法及文本分类详解(4)
• [Python从零到壹] 二十七.十大机器学习算法之线性回归算法分析详解(5)
• [Python从零到壹] 二十八.十大机器学习算法之SVM算法分析详解(6)
• [Python从零到壹] 二十九.十大机器学习算法之随机森林算法分析详解(7)
• [Python从零到壹] 三十.十大机器学习算法之逻辑回归算法及恶意请求检测应用详解(8)
• [Python从零到壹] 三十一.十大机器学习算法之Boosting和AdaBoost应用详解(9)
• [Python从零到壹] 三十二.十大机器学习算法之层次聚类和树状图聚类应用详解(10)

第四部分 Python图像处理基础

• [Python从零到壹] 三十三.图像处理基础篇之什么是图像处理和OpenCV配置
• [Python从零到壹] 三十四.OpenCV入门详解——显示读取修改及保存图像
• [Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形

第五部分 Python图像运算和图像增强

第六部分 Python图像识别和图像处理经典案例

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分 人工智能入门知识

第九部分 网络攻防与AI安全

第十部分 知识图谱构建实战

扩展部分 人工智能高级案例

作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。

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一.绘制直线

在OpenCV中，绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标，调用cv2.line()函数实现该功能。该函数原型如下所示：

• img = line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
  – img表示需要绘制的那幅图像
  – pt1表示线段第一个点的坐标
  – pt2表示线段第二个点的坐标
  – color表示线条颜色，需要传入一个RGB元组，如(255,0,0)代表蓝色
  – thickness表示线条粗细
  – lineType表示线条的类型
  – shift表示点坐标中的小数位数

下面的代码是绘制一条直线，通过np.zeros()创建一幅黑色图像，接着调用cv2.line()绘制直线，参数包括起始坐标和颜色、粗细。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制直线
cv2.line(img, (0,0), (255,255), (55,255,155), 5)

#显示图像
cv2.imshow("line", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-1所示，从坐标（0,0）到（255,255）绘制一条直线，其直线颜色为(55,255,155)，粗细为5。

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二.绘制矩形

在OpenCV中，绘制矩形通过cv2.rectangle()函数实现，该函数原型如下所示：

• img = rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
  – img表示需要绘制的那幅图像
  – pt1表示矩形的左上角位置坐标
  – pt2表示矩形的右下角位置坐标
  – color表示矩形的颜色
  – thickness表示边框的粗细
  – lineType表示线条的类型
  – shift表示点坐标中的小数位数

下面的代码是绘制一个矩形，通过np.zeros()创建一幅黑色图像，接着调用cv2.rectangle()绘制矩形。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制矩形
cv2.rectangle(img, (20,20), (150,250), (255,0,0), 2)

#显示图像
cv2.imshow("rectangle", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-2所示，从左上角坐标为（20,20），右下角坐标为（150,250），绘制的矩形颜色为蓝色（255,0,0），粗细为2。

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三.绘制圆形

在OpenCV中，绘制矩形通过cv2.rectangle()函数实现，该函数原型如下所示：

• img = circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
  – img表示需要绘制圆的图像
  – center表示圆心坐标
  – radius表示圆的半径
  – color表示圆的颜色
  – thickness如果为正值，表示圆轮廓的厚度；负厚度表示要绘制一个填充圆
  – lineType表示圆的边界类型
  – shift表示中心坐标和半径值中的小数位数

下面代码是绘制一个圆形。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制圆形
cv2.circle(img, (100,100), 50, (255,255,0), 4)

#显示图像
cv2.imshow("circle", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-3所示，它在圆形为（100,100）的位置，绘制了一个半径为50，颜色为（255,255,0）、粗细为4的圆。

注意，如果将粗细设置为“-1”，则绘制的圆为实心，如图3-4所示。

• cv2.circle(img, (100,100), 50, (255,255,0), -1)

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四.绘制椭圆

在OpenCV中，绘制椭圆比较复杂，要多输入几个参数，如中心点的位置坐标，长轴和短轴的长度，椭圆沿逆时针方向旋转的角度等。cv2.ellipse()函数原型如下所示：

• img = ellipse(img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
  – img表示需要绘制椭圆的图像
  – center表示椭圆圆心坐标
  – axes表示轴的长度（短半径和长半径）
  – angle表示偏转的角度（逆时针旋转）
  – startAngle表示圆弧起始角的角度（逆时针旋转）
  – endAngle表示圆弧终结角的角度（逆时针旋转）
  – color表示线条的颜色
  – thickness如果为正值，表示椭圆轮廓的厚度；负值表示要绘制一个填充椭圆
  – lineType表示圆的边界类型
  – shift表示中心坐标和轴值中的小数位数

下面是绘制一个椭圆的代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制椭圆
#椭圆中心(120,100) 长轴和短轴为(100,50)
#偏转角度为20
#圆弧起始角的角度0 圆弧终结角的角度360
#颜色(255,0,255) 线条粗细2
cv2.ellipse(img, (120, 100), (100, 50), 20, 0, 360, (255, 0, 255), 2)

#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-5所示，其椭圆中心为（120,100），长轴为100，短轴为50，偏转角度为20，圆弧起始角的角度为0，圆弧终结角的角度为360，表示一个完整的椭圆。绘制的颜色为(255,0,255)，粗细为2。

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五.绘制多边形

在OpenCV中，调用cv2.polylines()函数绘制多边形，它需要指定每个顶点的坐标，通过这些点构建多边形，其函数原型如下所示：

• img = polylines(img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
  – img表示需要绘制的图像
  – center表示多边形曲线阵列
  – isClosed表示绘制的多边形是否闭合，False表示不闭合
  – color表示线条的颜色
  – thickness表示线条粗细
  – lineType表示边界类型
  – shift表示顶点坐标中的小数位数

下面是绘制一个多边形的代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制多边形
pts = np.array([[10,80], [120,80], [120,200], [30,250]])
cv2.polylines(img, [pts], True, (255, 255, 255), 5)

#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-6所示，绘制的多边形为白色的闭合图形。

下面的代码是绘制一个五角星多边形。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)

#绘制多边形
pts = np.array([[50, 190], [380, 420], [255, 50], [120, 420], [450, 190]])
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255), 10)

#显示图像
cv2.imshow("ellipse", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-7所示，它将五个顶点左边分别连接起来，构成了一个黄色的五角星。

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六.绘制文字

在OpenCV中，调用cv2.putText()函数添加对应的文字，其函数原型如下所示：

• img = putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]])
  – img表示要绘制的图像
  – text表示要绘制的文字
  – org表示要绘制的位置，图像中文本字符串的左下角
  – fontFace表示字体类型，具体查看see cv::HersheyFonts
  – fontScale表示字体的大小，计算为比例因子乘以字体特定的基本大小
  – color表示字体的颜色
  – thickness表示字体的粗细
  – lineType表示边界类型
  – bottomLeftOrigin如果为真，则图像数据原点位于左下角，否则它在左上角

下面是绘制文字的代码。

# -*- coding:utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制文字
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img, 'I love Python!I love Huawei!',
            (10, 100), font, 0.5, (255, 255, 0), 2)

#显示图像
cv2.imshow("polylines", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如图3-8所示，绘制的文字为“I love Python!I love Huawei!”。

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七.总结

本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法，利用cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines()、cv2.putText()函数实现。初学者通过这篇文章将了解基础图形绘制的基础用法，为后续应用提供帮助。同时，建议读者结合这篇文章实现一个画图软件，您可以吗？

感谢在求学路上的同行者，不负遇见，勿忘初心。图像处理系列主要包括三部分，分别是：

这周的留言感慨～

十二年CSDN的博客分享，如果要说分享最让我开心的是什么？不是传道，不是授业，也不是解惑，而是接下来这类事。这些年已经陆续鼓励了一些朋友当老师，而昨天得知这一位博友真的去到新疆南疆成为了一名小学老师，我很是感动，是真的感动，六年前我曾鼓励他如果想，就放弃高额工资的互联网大厂，去做自己想做的，没想到已经当了四年老师。又当爹又当妈，国语普及，文化教育，这里面的艰辛不是一两句道得清，除了佩服就是鼓励。
正如你说的一样，“一辈子总得做点有意义的事情，生命实在太短暂，一定要活得积极、正面”。或许，这也是我在CSDN分享博客的最大意义，再比如云南那位老友的留言，“农村的孩子下雨没有伞，只能拼命奔跑”，希望你以后也能成为一名教师，感恩有你们，感谢有你们。我也希望自己早日毕业回到家乡，花上三四十年做好两件事，一是认真教书，二是将少数民族文物抢救和文字语音保护做好，也鼓励更多人一起加入进来。自己虽然很菜吧，但还是有一些喜欢的事，尤其陪伴爱的人，挺好，爱你们喔。2022年继续加油，在CSDN分享更高质量的博客和专栏。

(By:娜璋之家 Eastmount 2022-01-24 夜于贵阳 https://blog.csdn.net/Eastmount )

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