Python OpenCV 常用图形绘制方法：线段、矩形、圆形、椭圆与文本
本文详细介绍使用 Python OpenCV 库在图像上绘制常用图形的方法，涵盖线段、圆形、矩形、椭圆及文本添加。文章通过具体代码示例解析了各函数的参数含义，包括坐标、颜色、粗细及字体类型，帮助开发者快速掌握图像标注与基础绘图技巧。
2026-10-14
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本文详细介绍使用 Python OpenCV 库在图像上绘制常用图形的方法，涵盖线段、圆形、矩形、椭圆及文本添加。文章通过具体代码示例解析了各函数的参数含义，包括坐标、颜色、粗细及字体类型，帮助开发者快速掌握图像标注与基础绘图技巧。
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本文详解如何使用Python和OpenCV库查找并绘制图像轮廓。内容涵盖从二值化预处理、使用cv.findContours提取轮廓参数，到利用cv.drawContours进行可视化的完整流程，并包含代码示例与注意事项。
本文详细解析Harris角点检测算法的实现流程，涵盖灰度转换、Sobel滤波、高斯平滑及角点响应值计算等关键步骤。通过Python结合OpenCV与NumPy提供完整代码示例，并展示原图与检测结果对比，帮助开发者快速掌握角点检测的核心逻辑与应用方法。
本文详细解析使用Python和OpenCV库实现五种常见图像特效的原理与代码。涵盖素描（灰度、高斯模糊、Canny边缘检测、反二进制阈值化）、怀旧（RGB分量加权混合）、光照（中心点距离计算增强）、流年（B通道开方处理）及基于颜色查找表（LUT）的滤镜转换。提供完整可运行的Python代码示例，帮助开发者快速掌握图像增强与风格化处理技术。
本文详解如何使用Python和OpenCV进行图像修复及图像金字塔处理。介绍cv2.inpaint()函数的两种算法（TELA与NS）用于去除旧照片噪点，并深入解析高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的构建原理、cv2.pyrDown与pyrUp函数的使用及分辨率变化对图像信息的影响。
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