首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何用OpenCV在图像上标注数字和绘制圆圈

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,可以用于图像处理和计算机视觉任务。使用OpenCV在图像上标注数字和绘制圆圈的步骤如下:

  1. 导入OpenCV库:在代码中导入OpenCV库,确保已经正确安装了OpenCV。
  2. 读取图像:使用OpenCV的函数读取待处理的图像文件,例如使用cv2.imread()函数。
  3. 图像预处理:根据需要对图像进行预处理,例如调整大小、灰度化、滤波等。可以使用OpenCV的函数进行这些操作,例如cv2.resize()cv2.cvtColor()等。
  4. 标注数字:使用OpenCV的函数在图像上标注数字。可以使用cv2.putText()函数指定要标注的数字、位置、字体、大小、颜色等参数。
  5. 绘制圆圈:使用OpenCV的函数在图像上绘制圆圈。可以使用cv2.circle()函数指定圆心、半径、颜色、线宽等参数。
  6. 显示和保存结果:使用OpenCV的函数显示处理后的图像,并可以选择保存结果。例如使用cv2.imshow()cv2.imwrite()函数。

下面是一个示例代码,演示如何使用OpenCV在图像上标注数字和绘制圆圈:

代码语言:txt
复制
import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像预处理(可选)
# ...

# 标注数字
text = '123'
position = (50, 50)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 1
color = (255, 0, 0)
thickness = 2
cv2.putText(image, text, position, font, font_scale, color, thickness)

# 绘制圆圈
center = (100, 100)
radius = 50
color = (0, 255, 0)
thickness = 2
cv2.circle(image, center, radius, color, thickness)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)

# 保存结果
cv2.imwrite('result.jpg', image)

以上代码中,首先使用cv2.imread()函数读取待处理的图像文件。然后可以根据需要进行图像预处理,例如调整大小、灰度化等操作。接下来使用cv2.putText()函数在图像上标注数字,指定要标注的数字、位置、字体、大小、颜色等参数。然后使用cv2.circle()函数绘制圆圈,指定圆心、半径、颜色、线宽等参数。最后使用cv2.imshow()函数显示处理后的图像,并可以使用cv2.imwrite()函数保存结果。

请注意,以上示例代码仅为演示目的,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云图像处理(Image Processing)服务,该服务提供了丰富的图像处理功能和API,可以方便地进行图像标注、图像识别、图像分析等操作。详细信息请参考腾讯云图像处理产品介绍:https://cloud.tencent.com/product/img

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OpenCV学习笔记(Python)

图片添加文字 要在图片绘制文字,需要设置下列参数: • 要绘制的文字 • 要绘制的位置 • 字体类型(通过查看 cv2.putText() 的文档找到支持的字体) • 字体的大小 • 文字的一般属性颜色...图像绘制白色的 OpenCV。...可以通过鼠标事件获得与鼠标对应的图片的坐标。根据这些信息可以做任何想做的事。可以通过执行下列代码查看所有被支持的鼠标事件。 鼠标事件回调函数只用做一件事:双击过的地方绘制一个圆圈。...这次的程序要完成的任务是根据选择的模式拖动鼠标时绘制矩形或者是圆圈(就像画图程序中一样)。所以回调函数包含两部分,一部分画矩形,一部分画圆圈。...数字图像处理基础知识

3.7K30

使用Python+opencv进行图像处理(一) | 视觉入门

从本文开始,我们将有一系列关于图像处理目标检测基础知识的教程。本篇是OpenCV入门教程第一部分,完整的系列教程如下: 1. 理解颜色模型与图像绘制图形(图像处理基本操作)。 2....这里先介绍这两种不同的颜色模型:“加色模型””减色模型”。加色模型使用光代表计算机屏幕的颜色,而减色模型使用墨水纸上打印这些数字图像。...前者的原色由红色、绿色蓝色(RGB)组成,后者有蓝色、品红、黄色黑色(CMYK)四种原色组成。我们图像看到的所有其他颜色都是由这些原色组合或混合而成的。...它可以减少噪音,提取有用的颜色模型,从而简化分类检测任务。因此,所有上述技术,包括我们稍后将讨论的技术,都是为了帮助模型更容易地实现检测。 三、图像绘制图形 让我们图像添加一些图形。...那么,首先我们要创建一个窗口并绘制图形。不一样的是这里不是通过指定点绘制图形而是通过点击响应。先试试绘制圆圈。首先创建一个函数,它将用位置鼠标点击的数据绘制一个圆圈。 # Step 1.

18.7K1011
  • 精通 Python OpenCV4:第一部分

    数字图像是 2D 图像数字表示形式,通常是二进制的有限数字值集,称为像素(像素的概念将在“像素,颜色,通道,图像色彩空间概念”部分中详细说明)。...例如,如果编写脚本以将两个数字相加,则通常的方法是具有两个参数,这是执行加法所必需的两个数字计算机视觉项目中,图像不同类型的文件通常作为命令行参数传递给脚本。...引言中简要提到的,这是图像绘制基本形状以执行以下操作的常用方法: 显示算法的一些中间结果 显示算法的最终结果 显示一些调试信息 在下一个屏幕截图中,您可以看到一张经过修改的图像,其中包含与导言中提到的两种算法...假负例是一个错误,其中结果指示不存在条件,而实际应满足条件(例如,未检测到脸部)。 本章中,我们将看到如何用不同的颜色绘制一些基本形状和文本。...此外,我们还使用渲染的文本创建了一个备份图像。 产生鼠标事件时,我们从circles列表中添加或删除圆圈。 然后,绘制时,我们仅绘制列表中的当前圆。

    3.1K10

    分享 | 如何用代码教你做“社会人”

    Turtle库是Python中一个很流行的绘图函数库,主要是依据坐标轴来绘制图像,画笔则是一只小海龟,通过控制海龟的坐标平面的移动,从而绘制各种各样的图像。...那今天我们就来看看如何用python代码画小猪佩奇 ? 由于设计者python开源社区的共同努力,python中有大量优秀的库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作。...画笔的宽度,颜色、画笔的移动速度 1) turtle.pensize():设置画笔的宽度; 2) turtle.pencolor(); 没有参数传入,返回当前画笔颜色,传入参数设置画笔颜色,可以是字符串"...green", "red",也可以是RGB 3元组 3) turtle.speed(speed): 设置画笔移动速度,画笔绘制的速度范围[0,10]整数, 数字越大越快 绘图画笔命令 下面列举几个画画中所涉及的重要函数...就如同现实中画画常用的圆圈,线条,椭圆等图形 以及图形内部的颜色填充 turtle.setheading() 选择绘制方向(0-东、90-北、180-西、270-南) turtle.goto() 定位坐标

    1K20

    opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

    本文来自于段力辉 译《OpenCV-Python 中文教程》 边缘检测是图像处理计算机视觉中的基本问题,通过标识数字图像中亮度变化明显的点,来捕捉图像属性中的显著变化,包括深度上的不连续、表面方向的不连续...该方法操作简单,且不明显增加计算时间,虽然代码量少,但在BSDS500数据集的结果甚至超过人类标注者的平均表现水平,而且Titan X能够达到实时检测速度(30fps)。...第三个参数是轮廓的索引(绘制独立轮廓是很有用,当设置为 -1 时绘制所有轮廓)。接下来的参数是轮廓的颜色厚度等。...一幅图像绘制所有的轮廓: import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2...它会将轮廓的冗余点都去掉,压缩轮廓,从而节省内存开支。 我们用下图中的矩形来演示这个技术。轮廓列表中的每一个坐标上画一个蓝色圆圈

    2.8K51

    图穷匕见:K近邻算法与手写数字识别

    这组数据包含身高、腿长、体重等数据,这些反映对象(也可以是事件)某个方面的表现或者性质的事项,被称为属性或特征。而具体的值,反映身高的“188 cm”就是特征值或属性值。...例如,已知某知名双胞胎艺人AB长得很像,如果要判断一张图像T的人物到底是艺人A还是艺人B,则采用K近邻算法实现的具体步骤如下: 收集艺人A艺人B的照片各100张。...OpenCV中,已经对K近邻算法进行了封装,能够通过调用函数的形式实现K近邻算法。本文使用OpenCV自带的K近邻模块来实现手写数字识别。 【例】编写程序,演示K近邻算法。...本例中,0~9的每个数字都有10个特征值。例如,数字“0”的特征值如图2所示。为了便于描述,将所有这些用于判断分类的图像称为特征图像。 ?...图2 数字“0”的特征图像 上述过程是分步骤的分析结果,以下是全部源代码: ? ? ? 现在,我们要求修改例中的程序,使用OpenCV自带的函数完成对手写数字的识别。根据要求,编写代码如下: ? ?

    74770

    什么是k-NN算法?怎样实现?终于有人讲明白了

    ▲图3-3 地图中标记红队蓝队球迷居住地 可是,图3-3中,我们正在靠近一间标记为绿色圆圈的房子。我们应该敲他们的门吗?...绘制结果。 首先,我们导入所有必要的模块:OpenCV的k-NN算法模块、NumPy的数据处理模块、Matplotlib的绘图模块。...图3-6中(虚线圆圈)可以看到原因,虚线圆圈内的6个最近邻居中,有3个蓝色方块,3个红色三角形—打平了! 提示:平局情况下,OpenCV的k-NN实现将更喜欢与数据点的总体距离更近的邻居。...此后一直BigVision LLC从事深度学习计算机视觉方面的工作,还参与了官方OpenCV课程的创建。...本文摘编自《机器学习:使用OpenCV、Pythonscikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)》(ISBN:978-7-111-66826-8),经出版方授权发布。

    98640

    经典的计算机视觉项目–如何在视频中的对象后面添加图像

    图像不同,没有可以轻松识别跟踪的静态对象。复杂性级别上升了几个级别–这就是对图像处理计算机视觉技术的关注。 ? 决定在背景中加上logo。...使用PythonOpenCV构建了此计算机视觉系统-并在本文中分享了方法。 本文中,将使用图像处理概念OpenCV。...当从图1中提取矩形并将其插入图2中时,它将出现在粉红色圆圈的顶部: ? 这不是想要的。圆应该在矩形的前面。因此了解如何解决此问题。 这些图像本质是数组。...但是将整个粉红色圆圈的像素值保持不变: ? 下一步是将矩形的像素值与R的像素值相乘。由于将任何数字乘以1都会得到该数字本身,因此R的所有那些像素值1都将由矩形的像素替换。...第一维是图像的高度,第二维是图像的宽度,而第三维是图像中通道的数量,即蓝色,绿色红色。 现在,绘制并查看logo视频的第一帧: plt.imshow(logo) plt.show() ?

    2.9K10

    Qt5 OpenCV4 计算机视觉项目:6~9

    调用opencv_annotation工具将打开一个窗口,显示需要标注图像。 我们可以使用鼠标键盘在图像标注: 左键单击鼠标以标记标注的起点。 移动鼠标。...借助此标注信息文件,我们可以创建正样本: opencv_createsamples -info info.txt -vec samples.vec -w 32 -h 32 您所见,它比上次使用opencv_createsamples...使用 OpenGL 绘制图像 为了 OpenGL 视口上绘制图像,我们应该引入 OpenGL 的另一个概念-纹理。...由于任何类型的数字图像通常都是矩形,因此我们应绘制两个三角形以组成图像的矩形,然后将图像加载为纹理并将其映射到矩形。 纹理使用的坐标系与绘制三角形时使用的 NDC 不同。...这可以通过将 1.0 除以图像的宽度高度来解决。 这样,我们将获得两个浮点数,它们纹理坐标系中分别代表一个像素的宽度一个像素的高度。 稍后,我们将两个数字存储统一的两个元素向量中。

    3.2K30

    OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark)

    OpenCV3.4以及支持Facemark PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码模型,记得给star哦!...加载人脸检测器(face detector) 所有的人脸关键点检测算法的输入都是一个截切的人脸图像。因为,我们的第一步就是图像中检测所有的人脸,并将所有的人脸矩形框输入到人脸关键点检测器中。...此人脸检测器是几千幅带有关键点标签的人脸图像训练得到的。...绘制人脸关键点 根据获得关键点,我们可以视频帧绘制出来并显示。 代码 本教程的代码一共有两个程序,分别为faceLandmarkDetection.cppdrawLandmarks.hpp。...success = facemark->fit(frame,faces,landmarks); 57 58 if(success) 59 { 60 // 如果成功, 视频帧绘制关键点

    4.1K80

    OpenCV实现人脸检测68点定位

    同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定(利用OpenCV进行图像化处理,人脸上画出68个点,并标明序号)。...:68点标定 OpenCV绘点 68点标定:dlib提供了训练好的模型,可以识别人脸的68个特征点 OpenCV绘点:画圆函数cv2.circle() 输出字符串函数 cv2.putText()...利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定,利用OpenCV进行图像化处理,人脸上画出68个点,并标明序号。...:使用 OpenCV 的 rectangle() 绘制矩形。.../shape_predictor_68_face_landmarks.dat") 最后人脸上遍历所有检测点并打上标注,并标注 1-68 数字

    4.5K20

    MSCNN算法:饭堂人群密度检测实现

    描述: 将应用合成公众号,获取饭 堂人群密度信息,帮助同学可以合理安 排出门时间、饭堂管理人员合理规划布局。...知识准备 图像处理:《数字图像处理与机器视觉》《数字图像处理》 编程工具:python,opencv library,caffe(on windows) 参考文章: 人群密度检测-博客 http://blog.csdn.net...参考文章: HOG特征&LBP特征&Haar特征 http://dataunion.org/20584.html 级联 OpenCV物体检测使用的是基于haar特征的级联表,级联将人脸检测过程拆分成了多个过程...每一个图像小块中只进行一次粗略的测试。如果测试通过,接下来进行更详细的细节测试,依次重复。检测算法中有30至50个这种过程或者级联,只有在所有过程成功后才会最终识别到人脸。...分类器 人们采用样本的haar特征训练出分类器,级联成完整的boost分类器,实现时分类器即数据组成的XML文件,OpenCV也自带了一些已经训练好的包括人眼、人脸人体的分类器(位于OpenCV安装目录

    1.6K20

    【MATLAB】基本绘图 ( plot 函数绘制多个图形 | legend 函数标注图形 | 图形修饰 )

    文章目录 一、plot 函数绘制多个图形 二、legend 函数标注图形 三、图形修饰 一、plot 函数绘制多个图形 ---- 使用单个 plot 函数绘制多条曲线 : plot 函数可以传入多个可变参数...sin 曲线, 红色 + 圆圈 + 虚线 % 绘制 cos 曲线, 绿色 + 三角 + 冒号线 plot(x, y1, '--or', x, y2, '^g:'); 执行效果 : 二、legend...) ; 代码示例 : % 准备绘图变量 x = 0 : pi / 20 : 2 * pi; y1 = sin(x); y2 = cos(x); % 绘制 sin 曲线, 红色 + 圆圈 + 虚线 %...sin 曲线, 红色 + 圆圈 + 虚线 % 绘制 cos 曲线, 绿色 + 三角 + 冒号线 plot(x, y1, '--or', x, y2, '^g:'); % 按照顺序标识标识图形 legend...('sin(x)', 'cos(x)'); % 添加标题 title('正弦/余弦函数'); % 添加 x 轴标签 % \pi 图像中显示的小写希腊字母 xlabel('x = [0, 2\pi

    4K30

    使用PythonOpenMV读取条形码

    PyImageSearch的一篇文章中,我演示了如何用PythonOpenCV检测条形码。...如何用PythonOpenCV检测条形码文章地址:https://www.pyimagesearch.com/2014/11/24/detecting-barcodes-images-python-opencv...鉴于检测到的条形码,我们可以: 围绕检测到的条形码绘制边框矩形(第76行)。 输出类型,质量有效载荷(第79-82行)。 屏幕绘制字符串(第85行)。...图11:OpenMV可以解码固定宽度且只包含数字的DATABAR代码。我在此条形码中编码了“2018”,但正如你所看到的,OpenMV相机实际可以读取16个字符。 最后是IDE的实际情况。...你可以使用MicroPythonOpenMV编写代码。 但是,了解OpenMV不运行OpenCV很重要,处理器根本无法处理它。 也就是说,内置了许多类似于OpenCV的功能。

    3.4K61

    实时识别字母:深度学习 OpenCV 应用搭建实用教程

    项目描述 深度学习技术的能力的一个主流的证明就是图像数据里的目标识别。...一旦找到轮廓(找到轮廓时,if条件通过),我们用轮廓(蓝色瓶盖)的中心移动屏幕绘制。 以下代码也是如此。 ?...上面的代码检查是否找到轮廓,找到了则取其最大轮廓(假设它是瓶盖),使用 cv2.minEnclosingCircle() cv2.circle() 方法它周围画一个圆圈,并用 cv2.moments...最后把中心存储命名点的双端队列中,以便我们可以将它们全部加入完整轮廓中。 frame blackboard 显示此图形。一个用于外部显示另一个用于将其传递给模型。...步骤 5:重构绘制并将其传递给模型 一旦用户完成绘制,我们将获取之前存储的点连接起来,将它们放在 blackboard 并将其传递给模型。 ?

    1.7K10

    使用PythonOpenCV检测图像中的多个亮点

    本项目的关键步骤是对上图中的每个区域进行标记,然而,即使应用了腐蚀膨胀后,我们仍然想要过滤掉剩余的小块儿区域。...measure.lable返回的label和我们的阈值图像有相同的大小,唯一的区别就是label存储的为阈值图像每一斑点对应的正整数。 然后我们第5行初始化一个掩膜来存储大的斑点。...最后一步是我们的图像绘制标记的斑点: # find the contours in the mask, then sort them from left to # right cnts = cv2...然后,我们唯一地标记该区域并在图像绘制它(第12-15行)。 最后,第17行第18行显示了输出结果。 运行程序,你应该会看到以下输出图像: ?...请注意,每个灯泡都被独特地标上了圆圈圆圈围绕着每个单独的明亮区域。 ? THE END

    4.1K10

    【Python】算法:opencv-python环境配置与基础示例

    以下是一些常见的功能应用: 1.图像视频的读取写入:OpenCV 可以读取写入各种图像视频格式,包括常见的 JPEG、PNG、BMP 视频文件。...2.图像处理操作:OpenCV 提供了许多图像处理操作功能,调整大小、裁剪、旋转、翻转、平移、滤波、边缘检测、直方图均衡化等。...5.图像分割轮廓提取:OpenCV 提供了各种图像分割算法,基于阈值的方法、基于边缘的方法( Canny 边缘检测)以及更高级的分割算法( GrabCut、分水岭算法等)。...7.计算机视觉应用:OpenCV 计算机视觉领域有广泛的应用,包括人脸检测识别、目标跟踪、图像拼接、图像增强、实时图像处理、虚拟增强现实等。...- prev_eye_y # 更新之前的眼睛位置 prev_eye_x = eye_x prev_eye_y = eye_y # 图像绘制眼睛运动向量

    17710

    使用 OpenCV4 C++ 构建计算机视觉项目:1~5

    因此,图像中发现显著区域目标将有助于不同的应用,目标识别、目标检测跟踪等。 有一个名为saliency的模块就是为此目的而设计的。 它提供了可以检测静态图像视频中显著区域的算法。...然后,开始示例项目之前,我们将继续学习 OpenCV 基础知识。 图像矩阵 毫无疑问,计算机视觉中最重要的结构是图像。 计算机视觉中的图像是用数字设备捕获的物理世界的表示。...对于灰色图像,我们可以直接使用无符号字符,或图像中使用的任何其他数字格式,uchar pixel= color.at(myRow, myCol)。...为了便于正确理解,我们创建了以下代码,通过这些代码,我们将使用鼠标事件图像绘制绿色圆圈,并使用鼠标滑块模糊图像: // Create a variable to save the position...,我们希望在生成的图像绘制一些信息(面积)。

    2.7K10

    独家|OpenCV1.9 如何利用OpenCV的parallel_for_并行化代码(附代码)

    将伪代码理论相关联之后,得到: 在上图中,复数的实部x轴,复数的虚部y轴。通过对图形局部放大,可以看到整个形状均重复可见。...例如,4核/ 8线程的CPU,可以提速6.9倍左右。..._.html 往期回顾: 独家|OpenCV 1.1 Mat - 基本图像容器(附链接) 独家|OpenCV 1.2 如何用OpenCV扫描图像、查找表测量时间(附链接) 独家|OpenCV 1.3...矩阵的掩膜操作(附链接) 独家|OpenCV 1.4 对图像的操作 独家|OpenCV 1.5 利用OpenCV叠加(混合)两幅图像 独家|OpenCV 1.6 改变图像的对比度亮度!...目前从事智能化翻译教学系统的运营维护,人工智能深度学习自然语言处理(NLP)方面积累有一定的经验。

    99010

    教你理解图像学习中的方向梯度直方图(Histogram Of Gradient)

    沿着一张图片XY轴的方向上的梯度是很有用的,因为边缘和角点的梯度值是很大的,我们知道边缘和角点包含了很多物体的形状信息。...每个像素点,都有一个幅值(magnitude)方向,对于有颜色的图片,会在三个channel都计算梯度。那么相应的幅值就是三个channel最大的幅值,角度(方向)是最大幅值所对应的角。...128个数如何用一个9个bin的直方图来表示成9个数的数组。...我们用了一张图里面的那个网格的梯度幅值方向。根据方向选择用哪个bin, 根据副值来确定这个bin的大小。...先来看蓝色圆圈圈出来的像素点,它的角度是80,副值是2,所以它在第五个bin里面加了2,再来看红色的圈圆圈圈出来的像素点,它的角度是10,副值是4,因为角度10介于0-20度的中间(正好一半),所以把幅值一分为二地放到

    2.6K60
    领券