《计算机视觉技术与应用》-----第三章 图形用户界面

系列文章目录

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例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、 创建窗口

#test3-1:创建窗口
import numpy 
import cv2
img = numpy.zeros((240,320),dtype=numpy.uint8) #创建黑色图像 高320
img[70:180,110:210]=255                        #设置白色区域 高70-180范围是白色，宽110-210是白色
#cv2.namedWindow('test3-1',cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)
cv2.namedWindow('test3-1',cv2.WINDOW_FREERATIO)
cv2.imshow('test3-1',img)
cv2.waitKey(0)

结果：

二、调整窗口大小

5s前

5s后

#test3-2:调整窗口大小
import cv2
img=cv2.imread('lena.jpg')  #读取图像 
s=img.shape                 #读入图片后的一个元组dutuple返回图片的(高,宽,位深)
                            #img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）
                            #img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）
                            #img.shape[2]：图像的通道数
cv2.imshow('lena',img)
key=cv2.waitKey(5000)
cv2.resizeWindow('lena',(s[0]//2,s[1]//2))  #更改窗口大小 高和宽缩小为原来的一半
                                          #" / "就表示 浮点数除法，返回浮点结果;" // "表示整数除法。
cv2.waitKey(0)

三 、绘制直线

#test3-3.py：绘制直线
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8) #创建一幅黑色图像 3通道 无符号的8位整数 0-255
cv2.line(img,(0,0),(320,200),(0,0,255),10)#画对角线1，红色
cv2.line(img,(320,0),(0,200),(0,255,0),5)#画对角线2，绿色
cv2.imshow('draw',img)          #显示图像
cv2.waitKey(0)

结果

四 、绘制矩形

#test3-4.py：绘制矩形
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8) #创建一幅黑色图像
cv2.rectangle(img,(20,20),(300,180),(255,0,0),10)#画矩形，蓝色边框
cv2.rectangle(img,(70,70),(250,130),(0,255,0),2)#画矩形，绿色填充
cv2.imshow('draw',img)          #显示图像
cv2.waitKey(0)

五 、绘制圆

#test3-5.py：绘制圆
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8) #创建一幅黑色图像
cv2.circle(img,(160,100),80,(255,0,0),5)#画圆，蓝色边框
cv2.circle(img,(160,100),40,(0,255,0),-1)#画圆，绿色填充
cv2.imshow('draw',img)          #显示图像
cv2.waitKey(0)

六 、绘制椭圆

#test3-6.py：绘制椭圆
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8)+255 #创建一幅白色图像
cv2.ellipse(img,(160,100),(120,50),45,30,360,(255,0,0),5)#画椭圆，蓝色边框
cv2.ellipse(img,(160,100),(60,15),0,0,360,(0,255,0),-1)#画椭圆，绿色填充
cv2.imshow('draw',img)          #显示图像
cv2.waitKey(0)

七、 绘制多边形

#test3-7.py：绘制多边形
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8)+255 #创建一幅白色图像 +255表示白色背景
pts=np.array([[160,20],[20,100],[160,180],[300,100]], np.int32)#创建顶点
cv2.polylines(img,[pts],True,(255,0,0),5)#画多边形，蓝色边框 True表示封闭
pts=np.array([[160,60],[60,100],[160,140],[260,100]], np.int32)#创建顶点 
cv2.polylines(img,[pts],False,(0,255,0),1)#画曲线，绿色边框 Flase表示连成曲线（不封闭）
cv2.imshow('draw',img)          #显示图像
cv2.waitKey(0)

八、 绘制文本

结果1：

#test3-8.py：绘制文字
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8)+255 #创建一幅白色图像
font=cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX
cv2.putText(img,'python',(50,60), font,2,(255,0,0),2,cv2.LINE_AA)#绘制文字 LINE_AA 线条更平滑
cv2.putText(img,'Python',(50,100), font,2,(255,0,0),2,cv2.LINE_AA,True)#绘制镜像文字
cv2.imshow('draw',img)          #显示图像
cv2.waitKey(0)
'''字体类型
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX
cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX
cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL
cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX
cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX
cv2.FONT_ITALIC
'''

结果2

#test3-8-2.py：绘制汉字
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,360,3), np.uint8)+255 #创建一幅白色图像
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
fontpath = "STSONG.TTF"                             #指定字体文件名   定义中文字体属性  
font1 = ImageFont.truetype(fontpath,36)         	#载入字体，设置字号
img_pil = Image.fromarray(img)                      #转换为PIL支持格式
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)                      #创建Draw对象
draw.text((0,60),'计算机视觉技术与应用',font=font1,fill=(0,0,0))    #绘制文字 （0,60)处开始，(0,0,0)表示黑色
img = np.array(img_pil)                             #转换为图像数组
cv2.imshow('draw',img)                              #显示图像
cv2.waitKey(0)

九、 绘制箭头

#test3-9.py：绘制箭头
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8)+255 #创建一幅白色图像
cv2.arrowedLine(img,(50,50),(50,150), (0,0,255),2 )#绘制红色垂直箭头
cv2.arrowedLine(img,(50,50),(300,50), (0,0,255),2) #绘制红色水平箭头
cv2.imshow('draw',img)          #显示图像
cv2.waitKey(0)

十、响应鼠标事件

#test3-10.py：响应鼠标事件
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((200,320,3), np.uint8)+255 #创建一幅白色图像

def draw(event,x,y,flag,param):
    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
       cv2.circle(img,(x,y),20,(255,0,0),-1)#双击鼠标左键时画圆
    elif event==cv2.EVENT_RBUTTONDBLCLK:
       cv2.rectangle(img,(x,y),(x+20,y+20),(0,0,255),-1)#双击鼠标右键时画矩形

cv2.namedWindow('drawing')
cv2.setMouseCallback('drawing',draw)
while(True):
    cv2.imshow('drawing',img)          #显示图像
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:                         #按【Esc】键时结束循环
        break
cv2.destroyAllWindows()

十一 、使用跟踪栏

#test3-11.py：使用跟踪栏
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((120,400,3), np.uint8) #创建一幅黑色图像
def doChange(x):
    b=cv2.getTrackbarPos('B','trakbar')
    g=cv2.getTrackbarPos('G','trakbar')
    r=cv2.getTrackbarPos('R','trakbar')
    img[:]=[b,g,r]                          #更改图像
cv2.namedWindow('trakbar')
cv2.createTrackbar('B','trakbar',0,255,doChange)#创建跟踪栏
cv2.createTrackbar('G','trakbar',0,255,doChange)
cv2.createTrackbar('R','trakbar',0,255,doChange)
while(True):
    cv2.imshow('trakbar',img)           #显示图像
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:                         #按【Esc】键时结束循环
        break
cv2.destroyAllWindows()

十二、 实验1 使用鼠标指针取点绘图

#test3-12.py：实验1： 鼠标取点绘图
import numpy as np
import cv2
img=np.zeros((320,640,3), np.uint8)+255 	#创建一幅白色图像
font=cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
xys=[]
def draw(event,x,y,flag,param):			#定义鼠标回调函数
    global xys                          #global是Python中的全局变量关键字
    if event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:              #响应释放鼠标左键事件
        xy='(%s,%s)'%(x,y)                      #格式符：为真实值预留位置，并控制显示的格式。
        cv2.putText(img,xy,(x,y),font,1,(0,0,0),1,cv2.LINE_AA)#绘制坐标 
        xys.append([x,y])                   #记录鼠标位置    
        cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)#画圆，标注鼠标位置
    elif event==cv2.EVENT_RBUTTONUP:        #响应释放鼠标右键事件        
        pts=np.array(xys, np.int32)	        #创建顶点
        cv2.polylines(img,[pts],True,(255,0,0),2)#画多边形，蓝色边框
        xys=[]
    cv2.imshow('drawing',img)          		#显示图像
cv2.namedWindow('drawing')			#命名图像窗口
cv2.setMouseCallback('drawing',draw)		#为窗口绑定回调函数
cv2.imshow('drawing',img)          		#显示图像
cv2.waitKey(0)

十三、实验2：使用跟踪栏选择通道图像

#test3-13.py：实验2： 使用跟踪栏选择通道图像
import numpy as np
import cv2
img=img2=cv2.imread('bee.jpg')			#读取图像
def doChange(x):
    global img
    bgr=cv2.getTrackbarPos('BGR','showbgr')
    if bgr==0:
        img=img2                                        #显示原图像
    else:
        img=img2[:,:,bgr-1]                          	#获取通道图像 BGR三通道
cv2.namedWindow('showbgr')
cv2.createTrackbar('BGR','showbgr',0,3,doChange)	#创建跟踪栏
while(True):
    cv2.imshow('showbgr',img)           		#显示图像
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:                         		#按【Esc】键时结束循环
        break
cv2.destroyAllWindows()

总结：
以上就是第三章的所有实验