在平常使用影象處理中的時候，例如檢測追蹤的時候，我們經常需要用到畫圖函式，例如手動標定乙個目標，呼叫滑鼠時間，然後進行追蹤，或者檢測完乙個目標，畫上矩形或者其他形狀，然後進行追蹤，這些都是做影象處理的基礎。接下來我將對幾個常見的函式進行講解，並給出幾個平常追蹤的例子。
使用opencv 中cv2.line(),cv2.circle(),cv2.rectangle(),cv2.ellipse(),
cv2.puttext() 等函式進行畫圖。
1)cv2.line():劃線。
函式呼叫
import cv2
import numpy as np
img = np.zeros((512,512,3), dtype = np.uint8)
cv2.line(img, (10,10), (510,510), (0, 255,0),5)
＃img :影象，起點座標，終點座標，顏色，線的寬度
img: 影象，圓心座標，圓的半徑，顏色，線寬度（－１：表示對封閉影象進行填滿
3)cv2.rectangle()：畫矩形* cv2.rectangle(img,(70,80),(90,100), (255,0,0),-1)*
img: 影象，起始座標，終點座標，顏色，線寬。
4)cv2.ellipse()：畫橢圓cv2.ellipse(img, (150,150),(10,5),0,0,180,(0,127,0),-1)
img: 影象，中心點座標，長短軸，旋轉的部分，顯示的角度，顏色，線寬。
5) cv2.puttext(): 寫入字元的字型font = cv2.font_hershey_******x
新增字元函式：cv2.puttext(img, 『hxh』,(50,300),font,4,(255,0,255),2,cv2.line_a4)
接下來我們先做下人臉檢測（上篇部落格已經貼出程式），然後用矩形畫框，然後再利用再在人臉上給出標籤，下面我們一起來看下：
import cv2
import numpy as np
#first we need to load the required xml classifiers. then load our input image (or video) in grayscale mode
face_cascade=cv2.cascadeclassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")＃這是我ubuntu系統裡已經訓練好的分類器
eye_cascade=cv2.cascadeclassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye.xml")
cap=cv2.videocapture(0)＃開啟攝像頭
#open camera
while(1):
ret,frame=cap.read()
#get frame
gray=cv2.cvtcolor(frame,cv2.color_bgr2gray)
#灰度轉換
faces=face_cascade.detectmultiscale(gray,1.3,5)
#畫框
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)＃frame影象，起點座標，終點座標（在這裡是x+w,y+h,因為w,h分別是人臉的長寬）顏色，線寬）
cv2.puttext(i,'face',(w/2+x,y-h/5),cv2.font_hershey_plain,2.0,(255,255,255),2,1)＃標出face的標籤
roi_gray=gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color=frame[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectmultiscale(roi_gray)＃檢測眼睛
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)＃同上畫出臉的框
cv2.puttext(i,'eye',(ex+x,ey+y),cv2.font_hershey_plain,2.0,(255,255,255),2,1)＃標出眼睛的標籤
if cv2.waitkey(1)&0xff==ord('q')or ret==false:
break
cv2.imshow("xiaorun",frame)
cap.release()
cv2.destroyallwindows()
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