OpenCV 例程200篇211. 绘制垂直矩形

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OpenCV 例程200篇 总目录


【youcans 的 OpenCV 例程200篇】211. 绘制垂直矩形

7.1 绘图函数基本参数

OpenCV提供了绘图功能,可以在图像上绘制直线、矩形、圆、椭圆等各种几何图形。

函数 cv.line()、cv.rectangle()、cv.circle()、cv.polylines() 等分别用来在图像中绘制直线、矩形、圆形、多边形等几何形状,这些绘图函数中有一些的设置参数,介绍如下:

  • img:输入输出图像,格式不限
  • color:绘图线条的颜色,(b,g,r) 格式的元组,或者表示灰度值的标量
    • thickness:绘制线条的粗细,默认值 1px,-1 表示内部填充
  • lineType:绘制线段的线性,默认为 LINE_8
    • cv.FILLED:内部填充(实心图形)
    • cv.LINE_4:4 邻接线型
    • cv.LINE_8:8 邻接线型
    • cv.LINE_AA:抗锯齿线型,图像更平滑
  • shift:点坐标的小数位数,默认为 0

7.3 绘制矩形

函数原型:

函数 cv.rectangle() 用来在图像上绘制垂直于图像边界的矩形。

cv.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness=1, lineType=LINE_8, shift=0]) → img
cv.rectangle(img, rec, color[, thickness=1, lineType=LINE_8, shift=0]) → img

参数说明:

  • img:输入输出图像,允许单通道灰度图像或多通道彩色图像
  • pt1:矩阵第一个点的坐标,(x1, y1) 格式的元组
  • pt2:与 pt1 成对角的矩阵第二个点的坐标,(x2, y2) 格式的元组
  • color:绘图线条的颜色,(b,g,r) 格式的元组,或者表示灰度值的标量
  • thickness:绘制矩形的线宽,默认值 1px,负数表示矩形内部填充
  • lineType:绘制线段的线性,默认为 LINE_8
  • shift:点坐标的小数位数,默认为 0

注意事项:

  1. 绘图操作会直接对传入的图像 img 进行修改,是否接受函数返回值都可以。如果要保持输入图像不变则要用 img.copy() 进行复制。
  2. 使用矩形的对角点 pt1、pt2 绘制矩形。pt1、pt2 次序无关可以互换,可以是左上、右下对角点,也可以是左下、右上对角点。
  3. 如果对角点坐标超出了图像边界,则绘制的矩形由图像边界剪裁,即只绘制图像边界内的部分矩形边框。
  4. 在彩色图像上绘图,线条颜色 color 可以元组 (b,g,r) 表示,如 (0,0,255) 表示红色;也可以是标量 b,但并不是表示灰度线条,而是表示颜色 (b,0,0)。
  5. 在单通道的灰度图像上只能绘制灰度线条,不能绘制彩色线条。但是,线条颜色 color 可以是标量 b,也可以是元组 (b,g,r),都会被解释为灰度值 b。元组中的后两个通道的参数是无效的。
  6. 绘制填充矩形时,推荐选择 thickness=-1 设置,关键词 “thickness” 可以省略。
  7. 在一些应用中,使用 (x , y, x+w, y+h) 定义对角点的坐标,注意 (x,y) 必须是矩形左上角顶点坐标。
  8. 使用rec参数绘制矩形,r.tl()r.br() 是矩形的对角点。

Rect 矩形类:

在 OPenCV/C++ 中定义了 Rect 类,称为矩形类,包含 Point 类的成员变量 x、y(矩形左上角顶点坐标)和 Size 类的成员变量 width 和 height(矩形的宽度和高度)。

在 OpenCV/Python 中,不能直接创建 Rect 矩形类。但一些内部函数会使用或返回 Rect,如 cv.boundingRect。

rect = cv.boundingRect(contours[c])
cv.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0]+rect[2], rect[1]+rect[3]), (0,0,255)) 

rect 在 C++中是返回的 Rect 矩形类,可以使用 rect.tl() 和 rect.br() 返回左上角和右下角的坐标。而在 python 中返回的是 4个元素的元组 (x , y, w, h),分别表示左上角顶点的坐标 (x,y)、矩形的宽度 w 和高度 h。


例程 A4.2:在图像上绘制垂直的矩形

    # A4.2 在图像上绘制垂直的矩形
    height, width, channels = 400, 300, 3
    img = np.ones((height, width, channels), np.uint8)*160  # 创建黑色图像 RGB=0

    img1 = img.copy()
    cv.rectangle(img1, (0,20), (100,200), (255,255,255))  # 白色
    cv.rectangle(img1, (20,0), (300,100), (255,0,0), 2)  # 蓝色 B=255
    cv.rectangle(img1, (300,400), (250,300), (0,255,0), -1)  # 绿色,填充
    cv.rectangle(img1, (0,400), (50,300), 255, -1)  # color=255 蓝色
    cv.rectangle(img1, (20,220), (25,225), (0,0,255), 4)  # 线宽的影响
    cv.rectangle(img1, (60,220), (67,227), (0,0,255), 4)
    cv.rectangle(img1, (100,220), (109,229), (0,0,255), 4)

    img2 = img.copy()
    x, y, w, h = (50, 50, 200, 100)  # 左上角坐标 (x,y), 宽度 w,高度 h
    cv.rectangle(img2, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)
    text = "(,),*".format(x, y, w, h)
    cv.putText(img2, text, (x, y-5), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,255))

    # 绘制直线可以用于灰度图像,参数 color 只有第一通道值有效,并被设为灰度值
    gray = np.zeros((height, width), np.uint8)  # 创建灰度图像
    img3 = cv.line(gray, (0,10), (300,10), 64, 2)
    cv.line(img3, (0,30), (300,30), (128,128,255), 2)
    cv.line(img3, (0,60), (300,60), (192,64,255), 2)
    cv.rectangle(img3, (0,200), (30,150), 128, -1)  # Gray=128
    cv.rectangle(img3, (60,200), (90,150), (128,0,0), -1)  # Gray=128
    cv.rectangle(img3, (120,200), (150,150), (128,255,255), -1)  # Gray=128
    cv.rectangle(img3, (180,200), (210,150), 192, -1)  # Gray=192
    cv.rectangle(img3, (240,200), (270,150), 255, -1)  # Gray=255

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(131), plt.title("img1"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img1, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(132), plt.title("img2"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(133),plt.title("img3"), plt.axis('off')
    plt.imshow(img3, cmap="gray")
    plt.tight_layout()
    plt.show()

例程结果:



【本节完】

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参考文献: Use the Photoshop Levels adjustment (adobe.com)
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Crated:2022-6-20
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