上两次笔记主要知识点回顾：

• 数字图像基本概念
• 图像的读取、显示与保存
• 图像直方图的绘制
• 图像通道以及通道的分离与合并
• 颜色空间及其互相转换

以上是图像与OpenCV的基础知识。

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这次笔记以及后两次笔记将聚焦于图像的基本操作，包括：

1. OpenCV中的绘图函数
2. 图像几何变换
3. 图像的滤波与增强
4. 图像形态学的知识

再次给出OpenCV官方给出的python版文档：https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html

这次笔记所用到的部分文档为：https://docs.opencv.org/4.1.2/dc/da5/tutorial_py_drawing_functions.html

一、OpenCV中的绘图函数

1.1 线段绘制

函数：

img	= cv2.line( img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	)

参数：

1. img：待绘制的图像，也称为画板或背景图。
2. pt1：线段起点的坐标。
3. pt2：线段终点的坐标。
4. color：线段的颜色，以元组的形式，如（255，0，0）。
5. thickness：线条的粗细，默认为1，若为-1则会进行填充（闭合图形）。
6. lineType：线条类型，有 8型 或 cv2.LINE_AA型，默认为8型，cv2.LINE_AA型因为可以抗锯齿所以更适合画曲线。

看一下例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img=np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.imshow("black", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("black")
# 绘制一条线宽为5的线段，起点为（0,0），终点为（200,500），颜色为红色
cv2.line(img,(0,0),(200,500),(0,0,255),5)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

输出结果为：

注意：OpenCV中默认的色彩空间为BGR，所以color参数为(0,0,255)表示的是红色。

1.2 矩形绘制

函数：

img	=	cv2.rectangle( img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )

参数：

1. pt1：矩形的左上角。
2. pt2：矩形的右下角。
3. 其余同上条。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img=np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 画一个黄色边框的矩形，参数2：左上角坐标，参数3：右下角坐标
cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 255), 1)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下所示：

因为矩形是一个闭合的形状，所以我们将 thickness 参数改成 -1，看一下效果：

cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 255), -1)

它进行了填充操作，即绘制了一个实心的矩形。

1.3 圆绘制

函数：

img	= cv2.circle( img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )

参数：

1. center：圆心位置。
2. radius：半径大小。
3. 其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img=np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 画一个填充红色的圆，参数2：圆心坐标，参数3：半径
cv2.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下图所示：

1.4 椭圆的绘制

函数：

img	= cv2.ellipse( img, center, axes, angle, startAngle, endAngle, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	)

参数：

1. center：椭圆的中心。
2. axes：x轴和y轴的大小，即半长、短轴的大小，如（100, 50），即半长轴（x轴方向）为100，半短轴（y轴方向）为50。
3. angle：旋转角度。
4. startAngle：绘制的起始角度。
5. endAngle：绘制的结束角度。
6. 其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 在图中心画一个填充的半圆
cv2.ellipse(img, (256, 256), (100, 50), 0, 30, 180, (255, 0, 0), -1)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下所示：

从这个结果也可以进一步知道，起始和结束角度都是按照顺时针方向来算的。

1.5 多边形绘制

函数：

img	= cv2.polylines(	img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]]	)

参数：

1. pts：表示多边形的点对，具体看下面的例子。
2. isClosed：布尔型，True表示的是线段闭合，False表示不闭合，即起点和终点的那条线段不链接。
3. 其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 定义四个顶点坐标
pts = np.array([[10, 5],  [50, 10], [70, 20], [20, 30]])
print(pts)
print(pts.shape)
# 顶点个数：4，矩阵变成4*1*2维
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
print(pts)
# 绘制椭圆
cv2.polylines(img, [pts], False, (0, 255, 255))
winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

这里需要将多边形的点对统一为(-1, 1, 2)这种维度的形式，这里的-1是与点的个数相适应的，后面的1和2是表示每个点是有两个坐标（x和y），然后再放入函数中，而且在函数中外面还需要再加上一个中括号使之是列表的形式。

结果如下所示：

[[10  5][50 10][70 20][20 30]]
(4, 2)
[[[10  5]][[50 10]][[70 20]][[20 30]]]

这是不闭合的情况，下面我们将False改为True，结果为：

cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))

1.6 添加文字

img	= cv2.putText( img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]	)

参数：

1. text：待写入的文字。
2. org：文字的左下角的位置，也叫起点。
3. fontFace：字体，具体见 OpenCV中的HersheyFonts。
4. fontScale：字体的缩放比例。
5. bottomLeftOrigin：若为True，图像的原点在左下角，若为False，则为左上角。
6. 其他同上。

看个例子：

import numpy as np
import cv2# 创建一张黑色的背景图
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)# 添加文字“OpenCV”，起点(50,200)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img, 'OpenCV', (50,200), font, 3, (0, 255, 255), 5)winname = 'example'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.imshow(winname, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

结果如下所示：

以上就是OpenCV中最常用的绘图函数，下次笔记介绍图像的几何缩放。