《数字图像处理-OpenCV/Python》连载（22）绘制直线与线段-Toy模板网

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《数字图像处理-OpenCV/Python》连载（22）绘制直线与线段

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第 4 章绘图与鼠标交互

本章介绍OpenCV的绘图功能和简单的鼠标交互处理方法。与Excel或Matplotlib中的可视化数据图不同，OpenCV中的绘图功能主要用于在图像的指定位置绘制几何图形。

本章内容概要

学习OpenCV绘图的基本方法和参数。
通过学习OpenCV绘图函数，能在图像上绘制直线、矩形、圆形和多边形等，以及在图像上添加文字和符号。
介绍鼠标交互操作方法，通过鼠标、键盘与显示图像的实时交互获取数据。

4.2 绘制直线与线段

函数cv.line用于在图像上绘制直线，函数cv.arrowedLine用于绘制带箭头的直线。

函数原型

cv.line(img, pt1, pt2, color[, thickness=1, lineType=LINE_8, shift=0]) → img
cv.arrowedLine(img, pt1, pt2, color[, thickness=1, line_type=8, shift=0, tipLength=0.1]) → img

函数cv.line用于绘制图像中点pt1与点pt2之间的直线线段，函数cv.arrowedLine用于绘制图像中从点pt1指向点pt2的带箭头线段。

参数说明

img：输入/输出图像，允许为单通道灰度图像或多通道彩色图像。
pt1：线段第一个点的坐标，格式为元组(x1, y1)。
pt2：线段第二个点的坐标，格式为元组(x2, y2)。
tipLength：箭头部分长度与线段长度的比例，默认为0.1。

注意问题
（1）绘图操作能直接对输入图像进行修改，绘制的线段能叠加到输入图像上。函数语法无须接受函数的返回值。
（2）绘制起点pt1和终点pt2之间的线段，注意坐标格式为(x, y)，而不是(y, x)。
（3）如果起点或终点坐标超出了图像边界，则要以图像边界对绘制的线段进行裁剪。此时，线段的端点为线段与图像边界的交点，不显示越界的线段或箭头。
（4）箭头从起点pt1指向终点pt2，通过交换起点与终点并重复绘制，可以绘制带双向箭头的线段。
（5）箭头与直线的夹角是45度，tipLength表示箭头部分长度与线段长度的比例。

【例程0401】绘制直线与线段

本例程用于在图像上绘制直线与线段，注意对照程序注释与显示结果比较参数的影响。

# 【0401】绘制直线与线段
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
    height, width, channels = 180, 200, 3
    img = np.ones((height, width, channels), np.uint8) * 160  # 创建灰色图像

    # (1) 线条参数 color 的设置
    # 注意 pt1、pt2 坐标格式是 (x,y)，而不是 (y,x)
    img1 = img.copy()  # 绘图函数就地操作，修改输入图像
    cv.line(img1, (0,0), (200,180), (0,0,255), 1)  # 红色 R=255
    cv.line(img1, (0,0), (100,180), (0,255,0), 1)  # 绿色 G=255
    cv.line(img1, (0,40), (200,40), (128,0,0), 2)  # 深蓝 B=128
    cv.line(img1, (0,80), (200,80), 128, 2)  # color=128 等效于 (128,0,0)
    cv.line(img1, (0,120), (200,120), 255, 2)  # color=255 等效于 (255,0,0)

    # (2) 线宽的设置
    # 如果设置了 thickness，则关键词 "lineType" 可以省略
    img2 = img.copy()
    cv.line(img2, (20,50), (180,10), (255,0,0), 1, cv.LINE_8)  # 绿色
    cv.line(img2, (20,90), (180,50), (255,0,0), 1, cv.LINE_AA)  # 绿色
    # 如果没有设置 thickness，则关键词 "lineType" 不能省略
    cv.line(img2, (20,130), (180,90), (255,0,0), cv.LINE_8)  # 蓝色，函数cv.line 被识别为线宽
    cv.line(img2, (20,170), (180,130), (255,0,0), cv.LINE_AA)  # 蓝色，函数cv.line 被识别为线宽

    # (3) tipLength 指箭头部分长度与整个线段长度的比例
    img3 = img.copy()
    img3 = cv.arrowedLine(img3, (20,20), (180,20), (0,0,255), tipLength=0.05)  # 从 pt1 指向 pt2
    img3 = cv.arrowedLine(img3, (20,60), (180,60), (0,0,255), tipLength=0.1)
    img3 = cv.arrowedLine(img3, (20,100), (180,100), (0,0,255), tipLength=0.15)  # 双向箭头
    img3 = cv.arrowedLine(img3, (180,100), (20,100), (0,0,255), tipLength=0.15)  # 交换 pt1、pt2
    img3 = cv.arrowedLine(img3, (20,140), (210,140), (0,0,255), tipLength=0.2)  # 终点越界，箭头未显示

    # (4) 没有复制原图像，直接改变输入图像的 img，可能导致它们相互影响
    img4 = cv.line(img, (0,100), (150,100), (0,255,0), 1)  # 水平线，y=100
    img5 = cv.line(img, (75,0), (75,200), (0,0,255), 1)  # 垂直线，x=75

    # (5) 灰度图像上只能绘制灰度线条，参数 color 只有第一通道值有效
    img6 = np.zeros((height, width), np.uint8)  # 创建灰度图像
    cv.line(img6, (0,10), (200,10), (0,255,255), 2)  # Gray=0
    cv.line(img6, (0,30), (200,30), (64,128,255), 2)  # Gray=64
    cv.line(img6, (0,60), (200,60), (128,64,255), 2)  # Gray=128
    cv.line(img6, (0,100), (200,100), (255,0,255), 2)  # Gray=255
    cv.line(img6, (20,0), (20,200), 128, 2)  # Gray=128
    cv.line(img6, (60,0), (60,200), (255,0,0), 2)  # Gray=255
    cv.line(img6, (100,0), (100,200), (255,255,255), 2)  # Gray=255
    print(img6.shape, img6.shape)

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(231), plt.title("1. img1"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img1, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(232), plt.title("2. img2"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(233), plt.title("3. img3"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img3, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(234), plt.title("4. img4"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img4, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(235), plt.title("5. img5"), plt.axis('off')
    plt.imshow(cv.cvtColor(img5, cv.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(236), plt.title("6. img6"), plt.axis('off')
    plt.imshow(img6, cmap="gray")
    plt.tight_layout()
    plt.show()

程序说明：
（1）运行结果，绘制直线与线段如图4-1所示，注意要对照程序注释与显示的图像比较不同参数的影响。
（2）在没有设置 thickness时关键词lineType不能省略，否则函数cv.line 将被识别为线宽（见图4-1(2)）。
（3）由于绘图函数就地操作，修改了输入图像，导致图4-1(4)和图4-1(5)所示的绘制结果相互影响。

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图4-1 绘制直线与线段

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