OpenCV 是一个开源的计算机视觉(Computer Vision)与机器学习软件库,提供了多种图像处理算法与接口。在图像处理中,按位运算是一类重要的运算,可以用于提取图像的重要部分。本文主要记录如何使用 OpenCV-Python 绘制仿 IOS 的锁屏时钟。
目录
1 函数介绍
2 程序设计
1 函数介绍
在图像处理中,按位运算是一类重要的运算。OpenCV 提供了以下 4 种按位运算,包括:
- cv2.bitwise_and()
- cv2.bitwise_or()
- cv2.bitwise_xor()
- cv2.bitwise_not()
另外,按位运算可以配合图像掩膜使用,用于提取图像中的重要部分。
cv2.bitwise_and() 函数用法:
Syntax: cv2.bitwise_and(source1, source2, destination, mask)
cv2.bitwise_or() 函数用法:
Syntax: cv2.bitwise_or(source1, source2, destination, mask)
cv2.bitwise_xor() 函数用法:
Syntax: cv2.bitwise_xor(source1, source2, destination, mask)
cv2.bitwise_not() 函数用法:
Syntax: cv2.bitwise_not(source, destination, mask)
- source:输入图像,支持单通道、8bit 或浮点数格式;
- destination:输出图像,大小与格式需与 source 保持一致;
- mask:运算掩码,格式为8bit 单通道。
2 程序设计
以下是 Python 代码:
#-*- Coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
from datetime import datetimenum_mask = {n: cv2.imread(f'./src/{n}.PNG', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) for n in range(10)}def draw_number(image, slice, iy, ix):# 根据ix,iy坐标放置数字slice_ext = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)slice_ext[iy: iy+slice.shape[0], ix: ix+slice.shape[1]] = slice# 使用cv2.bitwise_or()函数叠加dst_img = cv2.bitwise_or(image, slice_ext)return dst_imgdef draw_clock(image, current):# 创建纯色图像height, width, channel = 1179, 960, 3color_light = np.zeros((height, width, channel), dtype=np.uint8)color_light[:] = (0xFA, 0xC5, 0x51) # in BGR modecolor_deep = np.zeros((height, width, channel), dtype=np.uint8)color_deep[:] = (0xBA, 0x62, 0x00) # in BGR mode# 使用cv2.bitwise_and()函数给数字上色hour_slice1 = cv2.bitwise_and(color_deep, color_deep, mask=num_mask[current.hour // 10])hour_slice2 = cv2.bitwise_and(color_light, color_light, mask=num_mask[current.hour % 10])minute_slice1 = cv2.bitwise_and(color_deep, color_deep, mask=num_mask[current.minute // 10])minute_slice2 = cv2.bitwise_and(color_light, color_light, mask=num_mask[current.minute % 10])# 绘制时间col_min = (image.shape[0]-height)//2row_min = (image.shape[1]-width)//6image = draw_number(image, hour_slice1, col_min, row_min)image = draw_number(image, hour_slice2, col_min, row_min+image.shape[1]//8)image = draw_number(image, minute_slice1, col_min, row_min+image.shape[1]//8*3)image = draw_number(image, minute_slice2, col_min, row_min+image.shape[1]//8*4)return imagedef main():# 新建背景图像row, col, channel = 2160, 3840, 3img_bg = np.zeros(shape=(row, col, channel), dtype=np.uint8)# 创建窗口,并设置属性cv2.namedWindow('win', cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.setWindowProperty('win', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)# 显示图像while True:# 生成带时间的图像,并显示img_clock = draw_clock(np.copy(img_bg), datetime.now())cv2.imshow('win', img_clock)if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:# 等待10ms,检测Esc按下事件break# 关闭窗口cv2.destroyAllWindows()if __name__ == "__main__":main()
以下是显示效果:
以下是本文的彩蛋,使用 cv2.Sobel() 提取数字的边缘,并进行显示。
如有错误的地方,欢迎指正。