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【youcans 的图像处理学习课】4. 图像的叠加与混合

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【youcans 的图像处理学习课】4. 图像的叠加与混合
- 1. 图像的加法运算
- - 基本例程：1.22 图像的加法
  - 基本例程：1.23 图像与标量相加
- 2. 图像的加权加法
- - 基本例程：1.24 图像的混合（加权加法）
  - 扩展例程：1.25 不同尺寸的图像加法
  - 扩展例程：1.26 两张图像的渐变切换（改变加权叠加的权值）
- 3. 图像的掩模加法
- - 基本例程：1.27 图像的掩模加法
  - 扩展例程：1.28 圆形和其它形状的图像遮罩
- 4. 图像的按位运算
- - 基本例程：1.29 图像的位操作
- 5. 图像的叠加
- - 基本例程：1.30 图像的叠加
- 6. 图像添加文字
- - 基本例程：1.31 图像添加文字
  - 扩展例程：1.32 图像中添加中文文字

1. 图像的加法运算

函数 cv2.add() 用于图像的加法运算。

函数说明：

cv2.add(src1, src2 [, dst[, mask[, dtype]]) → dst

函数 cv2.add() 对两张相同大小和类型的图像进行加法运算，或对一张图像与一个标量进行加法运算。

两张图像相加时，将两张图像相同位置像素的各通道值或灰度值分别相加，可以理解为一种图像叠加方式；对一张图像与一个标量相加时，则将图像所有像素的各通道值分别与标量的各通道值相加。

参数说明：

scr1, scr2：进行加法运算的图像，或一张图像与一个 numpy array 标量
dst：输出的图像，可选项，默认值为 None
mask：掩模图像，8位灰度格式；掩模图像数值为 0 的像素，输出图像对应像素的各通道值也为 0。可选项，默认值为 None
dtype：图像数组的深度，即每个像素值的位数，可选项
返回值：dst，运算结果图像，ndarray 多维数组

注意事项：

OpenCV 加法和 numpy 加法之间有区别：cv2.add() 是饱和运算（相加后如大于 255 则结果为 255），而 Numpy 加法是模运算。
使用 cv2.add() 函数对两张图片相加时，图片的大小和类型（通道数）必须相同。
使用 cv2.add() 函数对一张图像与一个标量相加，标量是指一个 1x3 的 numpy 数组，相加后图像整体发白。

基本例程：1.22 图像的加法

    # 1.22 图像的加法 (cv2.add)img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)imgAddCV = cv2.add(img1, img2)  # OpenCV 加法: 饱和运算imgAddNP = img1 + img2  # # Numpy 加法: 模运算plt.subplot(221), plt.title("1. img1"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 img1(RGB)plt.subplot(222), plt.title("2. img2"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 img2(RGB)plt.subplot(223), plt.title("3. cv2.add(img1, img2)"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddCV, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddCV(RGB)plt.subplot(224), plt.title("4. img1 + img2"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddNP, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddNP(RGB)plt.show()

例程说明 1.22：

本例程运行结果如下图所示。图 3 是 cv2.add() 饱和加法的结果，图 4 是 numpy 取模加法的结果。

饱和加法以 255 为上限，所有像素只会变的更白（大于原值）；取模加法以 255 为模，会导致部分像素变黑（小于原值）。
因此，一般情况下应使用 cv2.add 进行饱和加法操作，不宜使用 numpy 取模加法。

在这里插入图片描述

基本例程：1.23 图像与标量相加

# 1.23 图像的加法 (与标量相加)img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)Value = 100  # 常数# Scalar = np.array([[50., 100., 150.]])  # 标量Scalar = np.ones((1, 3), dtype="float") * Value  # 标量imgAddV = cv2.add(img1, Value)  # OpenCV 加法: 图像 + 常数imgAddS = cv2.add(img1, Scalar)  # OpenCV 加法: 图像 + 标量print("Shape of scalar", Scalar)for i in range(1, 6):x, y = i*10, i*10print("(x,y)={},{}, img1:{}, imgAddV:{}, imgAddS:{}".format(x,y,img1[x,y],imgAddV[x,y],imgAddS[x,y]))plt.subplot(131), plt.title("1. img1"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 img1(RGB)plt.subplot(132), plt.title("2. img + constant"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddV, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddV(RGB)plt.subplot(133), plt.title("3. img + scalar"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddS, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddS(RGB)plt.show()

例程说明 1.23：

本例程运行结果如下。

Shape of scalar [[150. 150. 150.]]
(x,y)=10,10, img1:[ 9  9 69], imgAddV:[159   9  69], imgAddS:[159 159 219]
(x,y)=20,20, img1:[  3 252 255], imgAddV:[153 252 255], imgAddS:[153 255 255]
(x,y)=30,30, img1:[  1 255 254], imgAddV:[151 255 254], imgAddS:[151 255 255]
(x,y)=40,40, img1:[  1 255 254], imgAddV:[151 255 254], imgAddS:[151 255 255]
(x,y)=50,50, img1:[  1 255 255], imgAddV:[151 255 255], imgAddS:[151 255 255]

注意 cv2.add() 对图像与标量相加时，“常数” 与 “标量” 的区别：
将图像与一个常数 value 相加，只是将 B 通道即蓝色分量与常数相加，而 G、R 通道的数值不变，因此图像发蓝。
将图像与一个标量 scalar 相加，“标量” 是指一个 1x3 的 numpy 数组，此时 B/G/R 通道分别与数组中对应的常数相加，因此图像发白。
标量 numpy 数组的形式为：np.array([[c1, c2, c3]])，常数 c1,c2,c3 可以相同或不同。

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2. 图像的加权加法

函数 cv2.addWeight() 用于图像的加权加法运算。

函数说明：

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst

函数 cv2.addWeighted() 对两张相同大小和类型的图像按权重相加，可以实现图像的叠加和混合。加权加法的计算表达式为：

dst = src1 * alpha + src2 * beta + gamma

参数说明：

scr1, scr2：ndarray 多维数组，表示一个灰度或彩色图像
alpha：第一张图像 scr1 的权重，通常取为 0～1 之间的浮点数
beta：第二张图像 scr2 的权重，通常取为 0～1 之间的浮点数
gamma：灰度系数，图像校正的偏移量，用于调节亮度
dtype 输出图像的深度，即每个像素值的位数，可选项，默认等于 src1.depth()
返回值：dst，加权加法运算结果的图像数组

注意事项：

使用 cv2.addWeight() 函数对两张图片相加时，图片的大小和类型（通道数）必须相同。
alpha，beta，gamma 可调，可以根据需要调整图像的权重，以达到不同的显示效果。推荐取 beta=1-alpha, gamma=0。

基本例程：1.24 图像的混合（加权加法）

    # 1.24 图像的混合(加权加法)img1 = cv2.imread("../images/imgGaia.tif")  # 读取图像 imgGaiaimg2 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取图像 imgLenaimgAddW1 = cv2.addWeighted(img1, 0.2, img2, 0.8, 0)  # 加权相加, a=0.2, b=0.8imgAddW2 = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 0)  # 加权相加, a=0.5, b=0.5imgAddW3 = cv2.addWeighted(img1, 0.8, img2, 0.2, 0)  # 加权相加, a=0.8, b=0.2plt.subplot(131), plt.title("1. a=0.2, b=0.8"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddW1, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 img1(RGB)plt.subplot(132), plt.title("2. a=0.5, b=0.5"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddW2, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddV(RGB)plt.subplot(133), plt.title("3. a=0.8, b=0.2"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgAddW3, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示 imgAddS(RGB)plt.show()

本例程运行结果如下：

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扩展例程：1.25 不同尺寸的图像加法

    # 1.25 不同尺寸的图像加法imgL = cv2.imread("../images/imgB2.jpg")  # 读取大图imgS = cv2.imread("../images/logoCV.png")  # 读取小图 (LOGO)x,y = 300,50  # 叠放位置W1, H1 = imgL.shape[1::-1]  # 大图尺寸W2, H2 = imgS.shape[1::-1]  # 小图尺寸if (x + W2) > W1: x = W1 - W2  # 调整图像叠放位置，避免溢出if (y + H2) > H1: y = H1 - H2imgCrop = imgL[y:y + H2, x:x + W2]  # 裁剪大图，与小图 imgS 的大小相同imgAdd = cv2.add(imgCrop, imgS)  # cv2 加法，裁剪图与小图叠加alpha, beta, gamma = 0.2, 0.8, 0.0  # 加法权值imgAddW = cv2.addWeighted(imgCrop, alpha, imgS, beta, gamma)  # 加权加法，裁剪图与小图叠加imgAddM = np.array(imgL)imgAddM[y:y + H2, x:x + W2] = imgAddW  # 用叠加小图替换原图 imgL 的叠放位置cv2.imshow("imgAdd", imgAdd)cv2.imshow("imgAddW", imgAddW)cv2.imshow("imgAddM", imgAddM)cv2.waitKey(0)

需要说明的是，对不同尺寸的图像叠加可以有不同的理解和处理。本例程是将小图叠加到大图的指定位置。
本例程运行结果如下图所示。

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扩展例程：1.26 两张图像的渐变切换（改变加权叠加的权值）

    # 1.26 两张图像的的渐变切换 (改变加权叠加的权值)img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取图像 imgLenaimg2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)wList = np.arange(0.0, 1.0, 0.05)  # start, end, stepfor w in wList:imgAddW = cv2.addWeighted(img1, w, img2, (1 - w), 0)cv2.imshow("imgAddWeight", imgAddW)cv2.waitKey(100)

3. 图像的掩模加法

图像掩模（image mask），也常被写成 “图像掩膜”，是用特定的图像或函数对另一图像进行覆盖或遮蔽，以控制图像处理的区域或图像处理的过程。图像掩模常用于提取感兴趣区域（ROI）、提取结构特征，或制作特殊形状的图像。

用于遮蔽的图像或函数，称为掩模、掩像、模板或遮罩（mask）。对图像进行处理时，被遮蔽的区域不参加处理，或不参加处理参数的计算；或者相反地，仅对被遮蔽的区域进行处理或统计。

函数 cv2.add() 用于图像的加法运算，可以使用掩模图像进行遮蔽。

cv2.add(src1, src2 [, dst[, mask[, dtype]]) → dst

掩模图像中的黑色区域（数值为 0），cv2.add 的输出也为黑色（数值为 0）；掩模图像中的非黑色区域（非 0 值），cv2.add 的输出为加法输出。换句话说，函数 cv2.add 进行加法运算，对被掩模图像遮蔽的黑色区域不进行处理，保持黑色。

注意事项：

掩模图像 mask 为 8位灰度格式，遮蔽区域为黑色（数值为 0），非遮蔽区域为白色（数值为 255），也称为开窗区域、窗口。
掩模图像与进行加法运算的图像 src1, src2 的形状必须相同。

基本例程：1.27 图像的掩模加法

    # 1.27 图像的加法 (掩模 mask)img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)Mask = np.zeros((img1.shape[0], img1.shape[1]), dtype=np.uint8)  # 返回与图像 img1 尺寸相同的全零数组xmin, ymin, w, h = 180, 190, 200, 200  # 矩形裁剪区域 (ymin:ymin+h, xmin:xmin+w) 的位置参数Mask[ymin:ymin+h, xmin:xmin+w] = 255  # 掩模图像，ROI 为白色，其它区域为黑色print(img1.shape, img2.shape, Mask.shape)imgAddMask1 = cv2.add(img1, img2, mask=Mask)  # 带有掩模 mask 的加法imgAddMask2 = cv2.add(img1, np.zeros(np.shape(img1), dtype=np.uint8), mask=Mask)  # 提取 ROIcv2.imshow("MaskImage", Mask)  # 显示掩模图像 Maskcv2.imshow("MaskAdd", imgAddMask1)  # 显示掩模加法结果 imgAddMask1cv2.imshow("MaskROI", imgAddMask2)  # 显示从 img1 提取的 ROIkey = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

例程说明 1.27：

本例程运行结果如下。

imgAddMask1 是标准的掩模加法，在窗口区域将 img1 与 img2 进行饱和加法，其它区域为黑色遮蔽。imgAddMask2 中加法运算的第二图像是全黑图像（数值为 0），掩模加法的结果是从第一图像中提取遮蔽窗口，该操作生成的图像是从原图中提取感兴趣区域（ROI）、黑色遮蔽其它区域。

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扩展例程：1.28 圆形和其它形状的图像遮罩

    # 1.28 图像的加法 (圆形和其它形状的遮罩)img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB3.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)Mask1 = np.zeros((img1.shape[0], img1.shape[1]), dtype=np.uint8)  # 返回与图像 img1 尺寸相同的全零数组Mask2 = Mask1.copy()cv2.circle(Mask1, (285, 285), 110, (255, 255, 255), -1)  # -1 表示实心cv2.ellipse(Mask2, (285, 285), (100, 150), 0, 0, 360, 255, -1)  # -1 表示实心imgAddMask1 = cv2.add(img1, np.zeros(np.shape(img1), dtype=np.uint8), mask=Mask1)  # 提取圆形 ROIimgAddMask2 = cv2.add(img1, np.zeros(np.shape(img1), dtype=np.uint8), mask=Mask2)  # 提取椭圆 ROIcv2.imshow("circularMask", Mask1)  # 显示掩模图像 Maskcv2.imshow("circularROI", imgAddMask1)  # 显示掩模加法结果 imgAddMask1cv2.imshow("ellipseROI", imgAddMask2)  # 显示掩模加法结果 imgAddMask2key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

本例程运行结果如下。

通过设计圆形、椭圆形或其它形状的图像遮罩，可以从一张图像中提取不同形状的区域。

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4. 图像的按位运算

函数 cv2.bitwise 提供了图像的位运算，对图像的像素点值按位操作，快速高效、方便灵活。

函数说明：

cv.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]] → dst  # 位操作: 与
cv.bitwise_or(src1, src2[, dst[, mask]] → dst  # 位操作: 或
cv.bitwise_xor(src1, src2[, dst[, mask]] → dst  # 位操作: 与或
cv.bitwise_not(src1, src2[, dst[, mask]] → dst  # 位操作: 非（取反）

位运算包括四种方法：按位与、按位或、按位非、按位异或，其计算方法是对图像的像素点值的按位运算，运算效率高、速度快。
以按位与操作 “bitwise_and” 为例：
- 对图像中的每一像素（矩阵中的每一元素），将数值转换为二进制；
- 对 src1 和 src2 同一位置像素的数值进行按位操作（按位与）： 1&1=1, 1&0=0, 0&0=0；
- 将位操作的二进制结果转换为十进制。
类似地，按位或、按位非、按位异或操作，先将像素值转换为二进制，进行位操作后再将结果转换回十进制。

参数说明：

scr1, scr2：进行位运算的图像，ndarray 多维数组
mask：掩模图像，8位灰度格式，与 scr1 大小相同，可选参数
返回值：dst，位运算结果图像，ndarray 多维数组

注意事项：

进行位运算的图像 scr1, scr2 的大小和类型（通道数）必须相同。
使用掩模图像时，掩模图像中的黑色区域（数值为 0），输出也为黑色（数值为 0）；掩模图像中的非黑色区域（非 0 值），按位操作输出。

基本例程：1.29 图像的位操作

    # 1.29 图像的位操作img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/imgB2.jpg")  # 读取彩色图像(BGR)imgAnd = cv2.bitwise_and(img1, img2)  # 按位 与(AND)imgOr = cv2.bitwise_or(img1, img2)  # 按位 或(OR)imgNot = cv2.bitwise_not(img1)  # 按位 非(NOT)imgXor = cv2.bitwise_xor(img1, img2)  # 按位 异或(XOR)plt.figure(figsize=(9,6))titleList = ["img1", "img2", "and", "or", "not", "xor"]imageList = [img1, img2, imgAnd, imgOr, imgNot, imgXor]for i in range(6):plt.subplot(2,3,i+1), plt.title(titleList[i]), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imageList[i], cv2.COLOR_BGR2RGB), 'gray')plt.show()

例程说明 1.29：

本例程运行结果如下图所示。

图中给出了两张图像进行位运算的结果，看起来有些莫名其妙，很难理解位操作究竟有什么意义。确实如此，其实位操作基本上不会用于两张普通图像的操作，通常是用于图像的掩模操作，我们来看下一个例程。

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5. 图像的叠加

两张图像直接进行加法运算后图像的颜色会改变，通过加权加法实现图像混合后图像的透明度会改变，都不能实现图像的叠加。

实现图像的叠加，需要综合运用图像阈值处理、图像掩模、位操作和图像加法的操作。

我们以 Lena 图像叠加 CVlogo 为例，讨论图像叠加的思路和步骤：

确定图像叠加位置，将 Lena 图像中的叠加位置裁剪出来，使叠加图像的尺寸相同；
对前景图像进行二值化处理，生成黑白掩模图像 mask（LOGO区域黑色遮盖）及其反转掩模图像 maskInv （LOGO区域白色开窗）；
以黑白掩模 mask（LOGO区域黑色遮盖）作为掩模，对背景图像（Lena裁剪图）进行位操作，LOGO区域遮盖为黑色，其它区域保持不变，得到叠加背景图像 img1BG；
以反转掩模 maskInv（LOGO区域白色开窗）作为掩模，对前景图像（CVlogo）进行位操作，LOGO区域保持不变，其它区域遮盖为黑色，得到叠加前景图像 img2FG；
背景图像 img1BG 和前景图像 img2FG 通过 cv2.add 加法运算，得到裁剪部分的叠加图像；
用叠加图像替换Lena 图像中的叠加位置，得到Lena 叠加 CVlogo 的图像。

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基本例程：1.30 图像的叠加

    # 1.30 图像的叠加img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread("../images/logoCV.png")  # 读取 CV Logox, y = (0, 10)  # 图像叠加位置W1, H1 = img1.shape[1::-1]W2, H2 = img2.shape[1::-1]if (x + W2) > W1: x = W1 - W2if (y + H2) > H1: y = H1 - H2print(W1,H1,W2,H2,x,y)imgROI = img1[y:y+H2, x:x+W2]  # 从背景图像裁剪出叠加区域图像img2Gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # img2: 转换为灰度图像ret, mask = cv2.threshold(img2Gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 转换为二值图像，生成遮罩，LOGO 区域黑色遮盖maskInv = cv2.bitwise_not(mask)  # 按位非(黑白转置)，生成逆遮罩，LOGO 区域白色开窗，LOGO 以外区域黑色# mask 黑色遮盖区域输出为黑色，mask 白色开窗区域与运算（原图像素不变）img1Bg = cv2.bitwise_and(imgROI, imgROI, mask=mask)  # 生成背景，imgROI 的遮罩区域输出黑色img2Fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=maskInv)  # 生成前景，LOGO 的逆遮罩区域输出黑色# img1Bg = cv2.bitwise_or(imgROI, imgROI, mask=mask)  # 生成背景，与 cv2.bitwise_and 效果相同# img2Fg = cv2.bitwise_or(img2, img2, mask=maskInv)  # 生成前景，与 cv2.bitwise_and 效果相同# img1Bg = cv2.add(imgROI, np.zeros(np.shape(img2), dtype=np.uint8), mask=mask)  # 生成背景，与 cv2.bitwise 效果相同# img2Fg = cv2.add(img2, np.zeros(np.shape(img2), dtype=np.uint8), mask=maskInv)  # 生成背景，与 cv2.bitwise 效果相同imgROIAdd = cv2.add(img1Bg, img2Fg)  # 前景与背景合成，得到裁剪部分的叠加图像imgAdd = img1.copy()imgAdd[y:y+H2, x:x+W2] = imgROIAdd  # 用叠加图像替换背景图像中的叠加位置，得到叠加 Logo 合成图像plt.figure(figsize=(9,6))titleList = ["1. imgGray", "2. imgMask", "3. MaskInv", "4. img2FG", "5. img1BG", "6. imgROIAdd"]imageList = [img2Gray, mask, maskInv, img2Fg, img1Bg, imgROIAdd]for i in range(6):plt.subplot(2,3,i+1), plt.title(titleList[i]), plt.axis('off')if (imageList[i].ndim==3):  # 彩色图像 ndim=3plt.imshow(cv2.cvtColor(imageList[i], cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 彩色图像需要转换为 RGB 格式else:  # 灰度图像 ndim=2plt.imshow(imageList[i], 'gray')plt.show()cv2.imshow("imgAdd", imgAdd)  # 显示叠加图像 imgAddkey = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

例程说明 1.30：

本例程实现图像的叠加，中间过程图像如上图所示，最终的叠加图像如下图所示。
图像叠加所涉及的操作步骤较多，建议将上文的步骤说明与程序、中间过程图像相互对照进行阅读。
使用位操作生成前景 img1Bg 时，使用掩模图像 mask 对 imgROI 与 imgROI 进行 “与操作”，而不是直接对 mask 与 imgROI 进行操作，是因为 mask 为灰度图像而 imgROI 为彩色图像，不能直接进行加法或位操作。
使用位操作生成前景、背景图像时，遮罩区域以外 imgROI 与 imgROI 进行 “自与操作”，如果用 “自或操作” （参见程序注释语句）的效果也是相同的。此处甚至也可以用加法操作 cv2.add 实现（参见程序注释语句），但位操作的运算速度更快。
函数 threshold() 将灰度图像转换为二值图像（Binarization），只有黑白两色。该方法通过固定阈值 thresh 处理图像，将像素点的灰度值设为 0 或 255。

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6. 图像添加文字

函数 cv2.putText() 用于在图像上绘制文本字符串，即添加文字。

函数说明：

cv2.putText(img, text, pos, fontFace,fontScale,color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]) → dst

函数 cv2.putText() 用于在图像上绘制文本字符串。

参数说明：

img：添加文本字符串的图像，ndarray 多维数组
text：添加的文本字符串
pos：文本字符串左下角坐标，如元组 (x=100, y=100)
font：字体类型
fontScale：字体缩放比例因子
color：文本字符串的颜色，如元组 (255，0 ，0)
thickness：线条粗细，单位为像素数
lineType：线条类型
bottomLeftOrigin：可选参数，默认值 True 表示数据原点位于左下角，False 表示位于左上角
返回值：dst，结果图像，ndarray 多维数组

注意事项：

OpenCV 不支持显示中文字符，使用 cv2.putText() 时添加的文本字符串不能包含中文字符（包括中文标点符号）。
在图像中添加中文字符，可以使用 python+opencv+PIL 实现，或使用 python+opencv+freetype 实现。具体方法详见扩展例程 1.32。

基本例程：1.31 图像添加文字

    # 1.31 图像添加文字img1 = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)text = "OpenCV2021, youcans@xupt"fontList = [cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,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]fontScale = 1  # 字体缩放比例color = (255, 255, 255)  # 字体颜色for i in range(10):pos = (10, 50*(i+1))imgPutText = cv2.putText(img1, text, pos, fontList[i], fontScale, color)cv2.imshow("imgPutText", imgPutText)  # 显示叠加图像 imgAddkey = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令

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扩展例程：1.32 图像中添加中文文字

    # 1.32 图像中添加中文文字imgBGR = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontif (isinstance(imgBGR, np.ndarray)):  # 判断是否 OpenCV 图片类型imgPIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(imgBGR, cv2.COLOR_BGR2RGB))text = "OpenCV2021, 中文字体"pos = (50, 20)  # (left, top)，字符串左上角坐标color = (255, 255, 255)  # 字体颜色textSize = 40drawPIL = ImageDraw.Draw(imgPIL)fontText = ImageFont.truetype("font/simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8")drawPIL.text(pos, text, color, font=fontText)imgPutText = cv2.cvtColor(np.asarray(imgPIL), cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow("imgPutText", imgPutText)  # 显示叠加图像 imgAddkey = cv2.waitKey(0)  # 等待按键命令