【OpenCV 例程200篇】211. 绘制垂直矩形

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【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() 和 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】

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