1 画框画圈

1.1 画矩形框

# Copy the image
img_rgb_copy = img_rgb.copy()# Draw a rectangle
cv2.rectangle(img_rgb_copy, pt1 = (405, 90), pt2 =(740, 510),color = (255, 0, 0), thickness = 5)
plt.axis("off")
plt.imshow(img_rgb_copy)

pt1 是左上角坐标，pt2 是右下角坐标，坐标可以用电脑自带的画图工具获取，直接 copy 过来就行！

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补充1：如果要画成 mask 块，也即全填充的形式，则把 thickness 参数设置为 -1 即可

补充2：如果要把区域裁剪出来，可以借助 numpy 的切片操作，例如

import cv2img_pth = "/file2/yanmeng/human/ocean3_115/images/ocean_17_55034.jpg"
img = cv2.imread(img_pth)box = (606, 182, 682, 360)  # (x0, y0, x1, y1)crop_img = img[box[1]:box[3], box[0]:box[2]]  # [y0:y1, x0:x1]cv2.imshow("1", img)
cv2.imshow("2", crop_img)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有由 Opencv 创建的窗口

waitKey() 的参数为等待键盘触发的时间，单位为 ms，返回值为 -1（表示没有键被按下）或者 ASCII 码

复制 RoI 区域

import cv2
img = cv2.imread("1.jpg")
bag = img[840:1004, 830:1032]
img[840:1004, 830+200:1032+200] = bag
cv2.imwrite("2.jpg", img)

快乐加倍！！！

1.2 画圆 / 点

void cvCircle( CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color,int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );

• img：图像。
• center：圆心坐标。
• radius：圆形的半径。
• color：线条的颜色。
  t- hickness：如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充。
• line_type：线条的类型。见 cvLine 的描述
• shift：圆心坐标点和半径值的小数点位数。

img_rgb_copy = img_rgb.copy()
# Draw a circle
cv2.circle(img_rgb_copy, center = (200, 280), radius =80,color = (0,0,255), thickness = 5)
plt.axis("off")
plt.imshow(img_rgb_copy)

一起画，哈哈哈，我也是周伯通了，左手画圆，右手画框！

1.3 椭圆

绘制椭圆

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)#生成一个空彩色图像
cv2.ellipse(img=img,center=(256,256),axes=(150,100),angle=30,startAngle=45,endAngle=180,color=(0,0,255),thickness=-1)
#注意最后一个参数-1，表示对图像进行填充，默认是不填充的，如果去掉，只有椭圆轮廓了
cv2.imshow("1", img)
cv2.waitKey(0)

2 Selective Search

RCNN 和 Fast RCNN 都用的是 SS，目前被主流的 Faster RCNN 的 Region Proposal Network 替代！我们重温下经典！

我用的 jupyter notebook，所以要克服下 opencv 的 cv2.imshow() 问题，参考
opencv如何在jupyter notebook中显示图片

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':cv2.setUseOptimized(True);cv2.setNumThreads(4);# read imageim = cv2.imread('/root/userfolder/Experiment/1.png')# resize imagenewHeight = 200newWidth = int(im.shape[1] * 200 / im.shape[0])im = cv2.resize(im, (newWidth, newHeight))#cv2.imshow("input", im)  # jupyter notebook #img = im[:,:,::-1] # 必须为 ::-1#plt.imshow(im)# 创建算法+设置输入图像ss = cv2.ximgproc.segmentation.createSelectiveSearchSegmentation()ss.setBaseImage(im)# 使用SS快速版本ss.switchToSelectiveSearchFast()# 执行SSrects = ss.process()print('Total Number of Region Proposals: {}'.format(len(rects)))# 推荐100个ROInumShowRects = 100imOut = im.copy()# 显示前100个区域外接矩形框for i, rect in enumerate(rects):if i < numShowRects:x, y, w, h = rectcv2.rectangle(imOut, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)else:break# show output"""cv2.imshow("SS-Demo", imOut)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()"""# jupyter notebookimg = imOut[:,:,::-1] # 必须为 ::-1plt.xticks(())plt.yticks(())plt.imshow(img)

处理前

处理后

3 Resize

cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)

• InputArray src：输入图片
• OutputArray dst ：输出图片
• Size：输出图片尺寸——(w,h)
• fx, fy：沿 x 轴，y 轴的缩放系数
• interpolation：插入方式

来自 opencv: 图像缩放(cv2.resize)