openCV对识别出的目标对象标号(putText函数)
作者:互联网
示例代码:
就像下面这段代码,直接利用cv.putText函数即可,注意数字需要转化成字符型!
# 提取轮廓
# findContours函数会修改原始图像
cnts = cv.findContours(cannyImg.copy(), mode=cv.RETR_EXTERNAL, method=cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# print(cnts)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
numCnts = contours.sort_contours(cnts, method="left-to-right")[0] ##排序,从左到右将轮廓排列
total = 0
num=1
for (i,c) in enumerate(numCnts):
#print(i)
# 直边界矩形一个直矩形(就是没有旋转的矩形)。它不会考虑对象是否旋转。所以边界矩形的面积不是最小的。
# (x,y)是矩形左上角坐标,(w,h)是矩形宽和高
(x, y, w, h) = cv.boundingRect(c)
#限制条件,剔除一些不想要的轮廓
if cv.contourArea(c) > 80 or cv.contourArea(c) < 40 or w >= 15 or h >= 15:
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#轮廓面积
# print(cv.contourArea(c))
# print('w=',w,'h=',h)
#轮廓位置
print('(%d,%d)' % ((x + h) / 2, (y + w) / 2))
# 在原图上描出轮廓,因为原图是三通道的,轮廓的圈显示的是红色,若是在灰度模式下读的图片上直接勾勒轮廓那就不是红色了,不利于观察!
cv.drawContours(original, [c], -1, (0, 0, 255), 1)
# cv.putText各参数依次是:图片,添加的文字,左上角坐标,字体,字体大小,颜色,字体粗细
#用num而不用i,输出一下i就知道会受到其他被排出的轮廓的干扰!
cv.putText(original,str(num), (x, y - 15), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)
标签:标号,putText,矩形,openCV,cnts,print,轮廓,cv 来源: https://www.cnblogs.com/djw12333/p/14549880.html