概要： 众嗦粥汁所周知，在如今计算机视觉（Computer Version short for CV）是人工智能与机器人技术发展的一个重大研究方向，而opencv作为一个专门为计算机视觉编程提供技术与函数支持的第三方库，自然是一个需要重点研究的内容。
本期所要介绍的函数是opencv库中的函数——rectangle。
rectangle函数的主要作用是给指定的区域加上矩形边框，使图片即将要处理的目标区域可视化，这样就便于我们对要目标区域在处理时，有了一个同步的了解，便于我们在调试的同时查找问题所在。（双密码，双空间，工作生活分别存储，互不干扰。记住：跑得快不一定赢，不跌跟头才是成功。8***钛金rectangle）对于图片中某一区域的标识将会帮助我们更好地识别，我们将要处理或是已经处理完的部分，使得我们在进行图片识别与修正时有一个提前或同步的判别，是一个较为实用的工具。
本期为了展示rectangle函数的目标框选的有效性与醒目性，我们将请出《饥荒联机版》中的全部可游玩角色（鱼妹和老奶奶还没买，你懂的，V我30，我带你们打龙蝇）来作为我们这次的测试素材嘉宾。我们将通过看到在合照中，他们分别被矩形框选的效果，来进一步学习rectangle函数的使用方法。话不多说，我是Kamen Black君，马上开始今天的学习，我已经等不及力。
正文部分：
print("祝大家每天快乐，love and peace！")①使用准备：
与前几期一样，依旧是调用我们的工具人老伙伴----opencv，作为我们使用rectangle的大前提。
import cv2②适用情况：
当对目标区域的位置存在疑惑，或者是需要对处理后的裁剪区域进行判别时，我们就可以使用rectangle函数来对图像中的某一区域来进行框选标识，来判断被框选的区域是否是我们想要的区域。
前者（存在疑惑）是对用户自我提前选定的区域进行验证，属于检验用户自我判别，rectangle函数表示范围选择的参数是用户自我给定的；
后者（裁剪判别）是对程序处理后的裁剪结果进行判别，属于检验程序运行结果，rectangle函数表示范围选择的参数是程序对图像进行处理之后的结果。
这两种情况都能够通过rectangle函数直观明了地展现在用户的面前，使得在之后调试的过程避免出现同样的问题。
（很好与优秀只差一点点距离，这段距离叫安全。错标会提醒，误识就报警，目标不忘带，错误不泄露。8***钛金rectangle）
③语法说明：
使用语法：cv2.rectangle (img, pt1, pt2, color, thickness, lineType, shift)
参数说明：img：我们要进行目标框选的源图像，三通道、单通道的图像都可以（大概吧）；
pt1、pt2：我们选定的矩形在图像上的一条对角线的两个端点坐标（即矩形位于同一条对角线上两个顶点的坐标），用一个二值元组（x,y）的形式来进行表示（x表示列坐标，从左往右逐渐增大；y表示行坐标，从上往下逐渐增大）（在这里引一个流向大家介绍我的另一篇文章《python中参数与图片高度、宽度的对应关系》，这其中介绍了python中不同情况下，参数与图片高度、宽度的对应关系，有兴趣或是相关需求的小伙伴可以去看一下）；
color：我们选择用来作为框选矩形的边框颜色，通常是一个三值元组，表示一个颜色RGB三通道的值（要注意：元组中三个值先后对应的是B通道、G通道、R通道，在RGB表中查询到的颜色要进行颠倒，才能得到我们原先想要的颜色）；如果是灰度图的话，我们也可以选择亮度来表示边框的颜色；
thickness：我们选择的框选矩形的粗细情况，默认为1像素值，通常可以选择一个具体的整数进行表示（正数展示相应的像素值的线条宽度；负数，如cv2.FILLED则表示矩形将框选区域全部填满(黑化了bushi)，可以用来将一些噪声从目标区域中祛除）；
lineType：我们挑选的矩形边框的线条类型，可选择CV2.LINE_8（默认）（8连通）、CV2.LINE_4（4连通）、CV2.LINE_AA；如果指定为CV2.LINE_AA，则是使用高斯滤波器画反锯齿线，有着增加线条平滑性的效果（黄金比例立体切割，荷兰进口小牛皮，视网膜极致平滑，8***钛金rectangle）。一般情况下，或者说没有特殊需求时，我们其实不太用得到这个参数。对于lineType还有如下的文字说明：
The function line draws the line segment between pt1 and pt2 points in the image. The line is clipped by the image boundaries. For non-antialiased lines with integer coordinates, the 8-connected or 4-connected Bresenham algorithm is used. Thick lines are drawn with rounding endings. Antialiased lines are drawn using Gaussian filtering. To specify the line color, you may use the macro CV_RGB(r, g, b)
shift：我们选择的将矩形移动的程度，默认为0（即不操作），可以选择一个整数n，操作将使得pt1、pt2的坐标值都除以2^n。如选择1，即相当于将pt1、pt2的坐标值都除以2；如果选择的是2，则都除以4，即2^2。这个操作将使得用户可以仅通过一对固定的坐标值，就可以进行不同区域的框选，使之可以互相比较，抑或改变侧重，仿佛运筹帷幄。
（成功并不是高瞻远瞩，而是你本来就站在高处，运筹帷幄，掌控未来，这才是8***，这才是胸怀天下。顶峰的目标，钛金的气概，真皮的情怀，让我们向成功的人生致敬，8***rectangle）
下面另外附上rectangle函数相关说明的原生文档，以供参考：
def rectangle(img: Mat, pt1, pt2, color, thickness=..., lineType=..., shift=...)
from __doc__
"""
'rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) -> img
. @brief Draws a simple, thick, or filled up-right rectangle.
. The function cv::rectangle draws a rectangle outline or a filled rectangle whose two opposite corners
. are pt1 and pt2.
. @param img Image.
. @param pt1 Vertex of the rectangle.
. @param pt2 Vertex of the rectangle opposite to pt1.
. @param color Rectangle color or brightness (grayscale image).
. @param thickness Thickness of lines that make up the rectangle. Negative values, like #FILLED,
. mean that the function has to draw a filled rectangle.
. @param lineType Type of the line. See #LineTypes
. @param shift Number of fractional bits in the point coordinates.
. rectangle(img, rec, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) -> img
@overload
. use `rec` parameter as alternative specification of the drawn rectangle: `r.tl() and r.br()-Point(1,1)` are opposite corners'
"""
pass④实例操作：
下面通过几个简单的操作，给大家呈现一下参数不同的情况下对图片框选结果的不同（饥荒人物见面会（bushi））：
1、蛋黄淡黄的头发的温蒂：
import cv2
img=cv2.imread("src.png")
cv2.rectangle(img,(65,48),(236,240),(170,234,242),5,lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("result",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2、脾气火爆（物理）的薇洛（不要问我为什么火女为什么没换装，要问，就是懒bushi）：
import cv2
img=cv2.imread("src.png")
cv2.rectangle(img,(835,32),(1044,245),(60,65,170),5,lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("result",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3、神经质知识渊博的图书管理员：
import cv2
img=cv2.imread("src.png")
cv2.rectangle(img,(400,14),(528,240),(117,172,124),5,lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("result",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4、胆小如鼠力大如牛的沃尔夫冈：
import cv2
img=cv2.imread("src.png")
cv2.rectangle(img,(243,447),(380,657),(65,129,190),5,lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("result",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
5、老阴B伟大的魔术师——麦斯威尔：
import cv2
img=cv2.imread("src.png")
cv2.rectangle(img,(792,251),(920,451),(236,232,231),-1,lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("result",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
（哦，他去哪儿了？哦，原来，伟大的魔术师是会大变活人的，连自己也不在话下。大家如果有不认识的，可以看看前面的图。实际上主要是我不喜欢这个老阴B，如果不是因为这个老阴B，谁会来饥荒大陆这种破地方（我会bushi））
结语：本期中我们学习了rectangle函数，了解到opencv中如何使用rectangle来进行图像标记，使得我们可以判断被框选的区域是否是我们想要的区域，进行相应的自我验证或是对程序运行结果的判断。其实在opencv中还有其他的绘图函数，如line函数（线条）、circle函数（圆形）、ellipse函数（椭圆）、polylines函数（多边形）以及putText函数（文字），感兴趣的同学可以自己前去了解一下，实现的原理和rectangle其实都大同小异。
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好了，这里是Kamen Black君。祝国康家安，大家下次再见喽！！！溜溜球~~
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