3h精通OpenCV（四）-绘制形状与文本

右击新建的项目，选择Python File，新建一个Python文件，然后在开头import cv2导入cv2库，import numpy并且重命名为np。

import cv2
import numpy as np

我们还要知道在OpenCV中，坐标轴的方向是x轴向右，y轴向下，坐标原点在左上角，比如下面这张长为640像素，宽为480像素的图片。OK，下面开始本节的学习吧。

1. np.zeros((512,512))，定义一个512X512（高X宽）的矩阵，元素全部为0
2. 因为只有1个通道，所以这是灰度图像，而且所有像素值为0，是一幅纯黑色图像

img=np.zeros((512,512))
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

我们来看下效果：

我们输出这张图像的尺寸，看看是否只有单通道，发现确实如此。

print(img.shape)

• np.zeros((512,512,3),np.uint8)是设置一个高为512，宽为512，通道数为3的三维矩阵。np.uint8是保证了元素的值在[0,255]之间。也就是BGR颜色空间的值域。
• img[:]=255,0,0是对整幅图像进行修改，将颜色变为蓝色，因为B是255，而G和R是0。
• 最后imshow显示图像。

img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
print(img.shape)
img[:]=255,0,0
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

我们来运行一下，可以看到图像确实变为蓝色：

来看下控制台的输出，从刚刚单通道的灰度图像为3通道的彩色图像了：

上一节我们说过，图像裁剪其实是对矩阵进行区域选取，那么上色也是一样，我们可以对图像进行某个区域的上色，而不是全部：img[200:300,200:300]=255,0,0

img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
print(img.shape)
img[200:300,200:300]=255,0,0
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

运行效果如下：

一、绘制直线

• cv2的line()方法，参数为（图像，起点坐标，终点坐标，线条颜色，线条粗细）
• 我们这里的坐标顺序都是（宽，高）。因为在OpenCV中函数都是先宽后高，符合图像认知的规律。
• 而numpy矩阵的坐标是（高，宽），因为是某一行某一列，符合数组规律。

img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
cv2.line(img,(0,0),(img.shape[1],img.shape[0]),(125,125,0),3)
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

我们运行看下效果，颜色为青绿色粗细为3的线条：

二、绘制矩形

• cv2的rectangle方法，参数为（图像，左上角点坐标，右下角点坐标，线条颜色，线条粗细）

img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
cv2.line(img,(0,0),(img.shape[1],img.shape[0]),(125,125,0),3)
cv2.rectangle(img,(0,0),(250,250),(123,222,66),10)
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

我们运行看下效果，线条和我们的矩形绘制在灰度图像上：

三、绘制圆形

• cv2的circle方法，参数为（图像，圆心，半径，线条颜色，线条粗细）

img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
cv2.line(img,(0,0),(img.shape[1],img.shape[0]),(125,125,0),3)
cv2.rectangle(img,(0,0),(250,250),(123,222,66),10)
cv2.circle(img,(400,400),30,(0,165,165),5)
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

大家可以随意进行坐标或颜色的调整，运行下查看效果：

在上面绘制形状的基础上，加上一句代码就可以绘制文本。

我们先看下putText()这个方法的源码的参数，可以看到依次是（原图，文本，起始坐标，字体，大小，颜色，厚度）

def putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness=None, lineType=None, bottomLeftOrigin=None)

实现的代码在第五行：

img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
cv2.line(img,(0,0),(img.shape[1],img.shape[0]),(125,125,0),3)
cv2.rectangle(img,(0,0),(250,250),(123,222,66),10)
cv2.circle(img,(400,400),30,(0,165,165),5)
cv2.putText(img,"OpenCV",(300,200),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,125,0),2)
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

运行看下效果：

除了使用OpenCv的方法来做，还可以通过PIL库和pyplot库实现：Python在图片上添加注释信息

第四节的内容需要花些时间慢慢去理解了，其实知道OpenCV坐标系与numpy矩阵坐标系的区别，也就豁然开朗了。眼过千遍不如手过一遍，快去动手敲一遍吧~