Python OpenCV cv2.ellipse()方法用法介绍

OpenCV的Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。cv2.ellipse()方法用于在任何图像上绘制椭圆。

语法：cv2.ellipse(image, centerCoordinates, axesLength, angle, startAngle, endAngle, color [, thickness [, lineType [, shift]]]])
参数：
image：这是要在其上绘制椭圆的图像。
centerCoordinates：椭圆的中心坐标。坐标表示为两个值的元组, 即(X坐标值, Y坐标值)。
axesLength：它包含两个变量的元组, 分别包含椭圆的长轴和短轴(长轴长度, 短轴长度)。
angle：椭圆旋转角度, 以度为单位。
startAngle：椭圆弧的起始角度, 以度为单位。
endAngle：椭圆弧的终止角度, 以度为单位。
color：是要绘制的形状的边界线的颜色。
对于BGR, 我们传递一个元组。例如：(255, 0, 0)为蓝色。
粗细：是形状边界线的粗细(以像素为单位)。 -1 px的厚度将用指定的颜色填充形状。
lineType：这是一个可选参数, 它给出了椭圆边界的类型。
shift：这是一个可选参数。它表示中心坐标和轴值中的小数位数。
返回值：返回图像。

【Python OpenCV cv2.ellipse()方法用法介绍】用于以下所有示例的图像：

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示例1：

# Python program to explain cv2.ellipse() method # importing cv2 import cv2 # path path = r 'C:\Users\Rajnish\Desktop\srcmini\geeks.png'# Reading an image in default mode image = cv2.imread(path)# Window name in which image is displayed window_name = 'Image'center_coordinates = ( 120 , 100 )axesLength = ( 100 , 50 )angle = 0startAngle = 0endAngle = 360# Red color in BGR color = ( 0 , 0 , 255 )# Line thickness of 5 px thickness = 5# Using cv2.ellipse() method # Draw a ellipse with red line borders of thickness of 5 px image = cv2.ellipse(image, center_coordinates, axesLength, angle, startAngle, endAngle, color, thickness)# Displaying the image cv2.imshow(window_name, image)

输出如下：

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示例2：
使用-1 px的厚度和30度的旋转。

# Python program to explain cv2.ellipse() method# importing cv2 import cv2# path path = r 'C:\Users\Rajnish\Desktop\srcmini\geeks.png'# Reading an image in default mode image = cv2.imread(path)# Window name in which image is displayed window_name = 'Image'center_coordinates = ( 120 , 100 )axesLength = ( 100 , 50 )angle = 30startAngle = 0endAngle = 360# Blue color in BGR color = ( 255 , 0 , 0 )# Line thickness of -1 px thickness = - 1# Using cv2.ellipse() method # Draw a ellipse with blue line borders of thickness of -1 px image = cv2.ellipse(image, center_coordinates, axesLength, angle, startAngle, endAngle, color, thickness)# Displaying the image cv2.imshow(window_name, image)

输出如下：