Opencv学习笔记(五):cv2.putText()和cv2.rectangle()详细理解

简介: 这篇文章详细介绍了OpenCV库中的`cv2.putText()`和`cv2.rectangle()`函数的使用方法,并通过一个实战例子展示了如何使用这些函数在图像上绘制文字和矩形框。

一:cv2.putText()

函数介绍:cv2.putText(img, str(i), (123,456), font, 2, (0,255,0), 3)
参数意思:图片,添加的文字,左上角坐标,字体,字体大小(数值越大,字体越大,可以为小数),颜色,字体粗细(越大越粗)
字体选择:FONT_HERSHEY_SIMPLEX、normal size sans-serif font、small size sans-serif font、FONT_HERSHEY_COMPLEX

二:cv2.rectangle()

函数介绍:cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
参数意思:图片,左上点坐标,右下点坐标,rgb颜色,线的宽度

三:实战例子

import cv2
import math
class ssdface():
    def __init__(self, framework='caffe', threshold=0.7):
        if framework == 'caffe':
            self.net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('D:\pycharm\compare_three_module\SSDV2_detect_face/deploy.prototxt', 'D:/pycharm\compare_three_module/SSDV2_detect_face/res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel')
        self.conf_threshold = threshold
        self.framework = framework
    def detect(self, frame):
        frameOpencvDnn = frame.copy()
        frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0]
        frameWidth = frameOpencvDnn.shape[1]
        if self.framework == 'caffe':
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], False, False)
        else:
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False)
        self.net.setInput(blob)
        detections = self.net.forward()
        face_rois = []
        confidence1=[]
        for i in range(detections.shape[2]):
            confidence = detections[0, 0, i, 2]
            if confidence > self.conf_threshold:
                confidence1.append(confidence)
                x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth)
                y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight)
                print(x1,y1)
                # p1=(x1,y1)
                x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth)
                y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight)
                # p2=(x2,y2)
                # cv2.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
                title = math.floor(confidence * 10 ** 2) / (10 ** 2)
                print(title)
                cv2.rectangle(frameOpencvDnn,(x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), thickness=2)
                # cv2.putText(frameOpencvDnn,title, (x1,y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 1)
                cv2.putText(frameOpencvDnn, 'acc:' + str(title), (x1+10, y1-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 0, 255),1)
                face_rois.append(frame[y1:y2, x1:x2])
                # cv2.imshow('1',frame[y1:y2, x1:x2])
                # cv2.waitKey(0)
        return frameOpencvDnn, face_rois,confidence1
    def get_face(self, frame):
        frameOpencvDnn = frame.copy()
        frameHeight = frameOpencvDnn.shape[0]
        frameWidth = frameOpencvDnn.shape[1]
        if self.framework == 'caffe':
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], False, False)
        else:
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(frameOpencvDnn, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], True, False)
        self.net.setInput(blob)
        detections = self.net.forward()
        boxs, face_rois = [], []
        for i in range(detections.shape[2]):
            confidence = detections[0, 0, i, 2]
            if confidence > self.conf_threshold:
                x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth)
                y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight)
                x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth)
                y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight)
                boxs.append((x1, y1, x2, y2))
                face_rois.append(frame[y1:y2, x1:x2])
        return boxs, face_rois

if __name__ == "__main__" :
    import time
    ssdface_detect = ssdface(framework='caffe')
    imgpath = 's_l.jpg'
    save_path='D:/pycharm/compare_three_module/result/'
    srcimg = cv2.imread(imgpath)
    a = time.time()
    drawimg, face_rois,confidence = ssdface_detect.detect(srcimg)
    b = time.time()
    time = round(b - a, 3)  # 保留一位小数 2为两位
    cv2.putText(drawimg, 'time:' + str(time), (20, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1,(0, 0, 255))
    cv2.namedWindow('SSDV2detect', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow('SSDV2detect', drawimg)
    cv2.imwrite(save_path + 'SSDV2.jpg', drawimg)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

运行结果
在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
2月前
|
计算机视觉 索引
OpenCV4学习笔记(2):显示相机视频流的帧率
这篇文章是OpenCV4学习笔记的第二部分,介绍了如何通过OpenCV4在显示相机视频流时计算并显示其帧率,使用`getTickCount`和`getTickFrequency`函数来测量帧时间,并用`putText`在图像上绘制帧率信息。
OpenCV4学习笔记(2):显示相机视频流的帧率
|
5月前
|
算法 API 计算机视觉
[opencv学习笔记] jiazhigang 30讲源码C++版本(含Makefile)
[opencv学习笔记] jiazhigang 30讲源码C++版本(含Makefile)
64 0
|
1天前
|
编解码 数据安全/隐私保护 计算机视觉
Opencv学习笔记(十):同步和异步(多线程)操作打开海康摄像头
如何使用OpenCV进行同步和异步操作来打开海康摄像头,并提供了相关的代码示例。
11 1
Opencv学习笔记(十):同步和异步(多线程)操作打开海康摄像头
|
2天前
|
算法 计算机视觉
Opencv学习笔记(六):cv2.resize函数的介绍
这篇文章介绍了OpenCV库中cv2.resize函数的使用方法,包括其参数、插值方式选择以及实际代码示例。
17 1
Opencv学习笔记(六):cv2.resize函数的介绍
|
1天前
|
计算机视觉
Opencv学习笔记(八):如何通过cv2读取视频和摄像头来进行人脸检测(jetson nano)
如何使用OpenCV库通过cv2模块读取视频和摄像头进行人脸检测,并提供了相应的代码示例。
14 1
|
2天前
|
计算机视觉 Python
Opencv学习笔记(七):如何根据opencv将BGR转换为HSV
使用OpenCV库在Python中将BGR图像转换为HSV颜色空间的两种方法:一种是直接使用cv2.cvtColor函数,另一种是手动实现RGB到HSV的转换。
6 0
Opencv学习笔记(七):如何根据opencv将BGR转换为HSV
|
2天前
|
计算机视觉 Python
Opencv学习笔记(四):如何通过cv2或者通过matplotlib来将多张图拼接成一张图输出
这篇文章介绍了如何使用OpenCV和matplotlib将多张图像拼接成一张图进行输出,并比较了两者的效果和使用注意事项。
10 0
Opencv学习笔记(四):如何通过cv2或者通过matplotlib来将多张图拼接成一张图输出
|
2天前
|
计算机视觉
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
这篇文章详细介绍了OpenCV库中的图像二值化函数`cv2.threshold`,包括二值化的概念、常见的阈值类型、函数的参数说明以及通过代码实例展示了如何应用该函数进行图像二值化处理,并展示了运行结果。
23 0
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
|
2天前
|
计算机视觉 Python
Opencv学习笔记(二):如何将整个文件下的彩色图片全部转换为灰度图
使用OpenCV库将一个文件夹内的所有彩色图片批量转换为灰度图,并提供了相应的Python代码示例。
11 0
Opencv学习笔记(二):如何将整个文件下的彩色图片全部转换为灰度图
|
2天前
|
计算机视觉 Python
Opencv学习笔记(一):如何将得到的图片保存在指定目录以及如何将文件夹里所有图片以数组形式输出
这篇博客介绍了如何使用OpenCV库在Python中将图片保存到指定目录,以及如何将文件夹中的所有图片读取并以数组形式输出。
16 0
Opencv学习笔记(一):如何将得到的图片保存在指定目录以及如何将文件夹里所有图片以数组形式输出