OpenCV画线简介

在计算机视觉和图像处理中，在图像上绘制线条是一项基本且重要的功能。OpenCV 提供了 cv2.line() 函数，使我们能够在图像上绘制直线段。

绘制线条在多种场景中非常有用，例如：

  • 标记图像中的特定区域或对象
  • 创建几何形状和设计元素
  • 可视化算法结果（如边缘检测、直线检测）
  • 在图像上添加注释和标记
  • 构建用户界面元素

学习提示

OpenCV 中的坐标系统以左上角为原点 (0,0)，X 轴向右延伸，Y 轴向下延伸。这与标准的数学坐标系不同，需要特别注意。

cv2.line() 函数

cv2.line() 是 OpenCV 库中用于在图像上绘制直线的基本函数。它的语法如下：

Python 语法 
cv2.line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → img

该函数接受以下参数：

  • img: 要在其上绘制线条的图像
  • pt1: 线条的起点，格式为 (x1, y1)
  • pt2: 线条的终点，格式为 (x2, y2)
  • color: 线条的颜色，格式为 (B, G, R)
  • thickness: 线条的粗细（可选，默认为1）
  • lineType: 线条类型（可选，默认为cv2.LINE_8）
  • shift: 坐标点的小数位数（可选，默认为0）

重要提示

OpenCV 使用 BGR 颜色顺序而不是 RGB，这与许多其他库不同。例如，红色表示为 (0, 0, 255) 而不是 (255, 0, 0)。

参数详解

参数 数据类型 说明 默认值
img numpy.ndarray 输入图像，函数会直接修改此图像 无
pt1 tuple (int, int) 线条起点坐标 (x1, y1) 无
pt2 tuple (int, int) 线条终点坐标 (x2, y2) 无
color tuple (int, int, int) 线条颜色 (B, G, R) 无
thickness int 线条粗细（像素） 1
lineType int 线条类型（LINE_4, LINE_8, LINE_AA） LINE_8
shift int 坐标点的小数位数（用于高精度绘图） 0

线条类型说明

  • cv2.LINE_4: 4-connected 线（绘制速度较快，但质量较低）
  • cv2.LINE_8: 8-connected 线（默认值，质量和速度平衡）
  • cv2.LINE_AA: 抗锯齿线（最高质量，适合需要平滑线条的场景）

基础画线示例

下面是一个简单的示例，展示如何使用 cv2.line() 在黑色背景上绘制一条白色直线：

Python 代码示例 
import cv2
import numpy as np

# 创建一个512x512的黑色背景图像
image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# 从(100,100)到(400,400)绘制一条白色直线
cv2.line(image, (100, 100), (400, 400), (255, 255, 255), 5)

# 显示结果
cv2.imshow('Basic Line', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

基础画线效果

线型与样式

OpenCV 允许我们通过改变参数来创建不同样式的线条：

不同颜色和粗细的线条

Python 代码示例 
# 创建黑色背景
image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# 红色线条，粗细3
cv2.line(image, (50, 50), (450, 50), (0, 0, 255), 3)

# 绿色线条，粗细5
cv2.line(image, (50, 150), (450, 150), (0, 255, 0), 5)

# 蓝色线条，粗细10
cv2.line(image, (50, 250), (450, 250), (255, 0, 0), 10)

# 黄色线条，粗细15
cv2.line(image, (50, 350), (450, 350), (0, 255, 255), 15)

不同颜色和粗细

不同线型

Python 代码示例 
# 创建黑色背景
image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# LINE_4 线型
cv2.line(image, (100, 100), (400, 150), (255, 0, 0), 3, cv2.LINE_4)

# LINE_8 线型 (默认)
cv2.line(image, (100, 200), (400, 250), (0, 255, 0), 3, cv2.LINE_8)

# 抗锯齿线型 (LINE_AA)
cv2.line(image, (100, 300), (400, 350), (0, 0, 255), 3, cv2.LINE_AA)

不同线型效果

高级应用

绘制多边形

通过连接多个点，我们可以使用 cv2.line() 创建多边形：

Python 代码示例 
image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# 定义多边形的顶点
points = [(100, 100), (200, 50), (300, 100), (350, 200), 
          (300, 300), (200, 350), (100, 300), (50, 200)]

# 连接各个顶点形成多边形
for i in range(len(points)):
    start_point = points[i]
    end_point = points[(i + 1) % len(points)]
    cv2.line(image, start_point, end_point, (0, 255, 255), 3)

多边形绘制

绘制坐标轴

在图像上绘制坐标轴对于数据可视化非常有用：

Python 代码示例 
image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)

# 绘制X轴
cv2.line(image, (50, 450), (450, 450), (255, 255, 255), 2)

# 绘制Y轴
cv2.line(image, (50, 450), (50, 50), (255, 255, 255), 2)

# 绘制刻度线
for i in range(1, 9):
    # X轴刻度
    cv2.line(image, (50 + i*50, 450), (50 + i*50, 445), (255, 255, 255), 2)
    # Y轴刻度
    cv2.line(image, (50, 450 - i*50), (55, 450 - i*50), (255, 255, 255), 2)

坐标轴绘制

实际应用场景

物体检测与标注

在计算机视觉应用中，cv2.line() 常用于在检测到的物体周围绘制边界框或关键点之间的连线。

车道线检测

在自动驾驶系统中，检测到的车道线可以使用 cv2.line() 在原始图像上进行可视化。

增强现实(AR)

在AR应用中，线条可用于在真实世界图像上叠加虚拟信息或引导线。

图像测量

在医学影像或工程领域，线条可用于测量图像中物体的尺寸或距离。

边缘检测可视化

结合Canny边缘检测，我们可以可视化检测到的边缘：

Python 代码示例 
# 读取图像并转换为灰度图
image = cv2.imread('building.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 在原始图像上绘制检测到的边缘
indices = np.where(edges != 0)
for y, x in zip(indices[0], indices[1]):
    cv2.line(image, (x, y), (x, y), (0, 255, 0), 1)  # 绘制点作为线
    
cv2.imshow('Edge Visualization', image)

边缘检测可视化

总结

本教程详细介绍了在Python中使用OpenCV的cv2.line()函数绘制直线的方法。我们涵盖了：

  • 函数的基本语法和参数
  • 不同颜色、粗细和线型的应用
  • 绘制多边形和坐标轴等高级技巧
  • 在实际计算机视觉应用中的用例

最佳实践

1. 对于需要高质量渲染的情况，使用LINE_AA抗锯齿线型

2. 在循环中绘制多条线时，考虑性能优化

3. 使用BGR颜色顺序而不是RGB

4. 坐标系统以左上角为原点(0,0)

通过掌握cv2.line()函数，您可以为图像添加各种几何元素，增强计算机视觉应用的可视化效果。结合OpenCV的其他绘图函数，您可以创建复杂的图像注释和视觉效果。