OpenCV在已有图片上画点

OpenCV是个计算机视觉和机器学习软件库。应用领域也比较广，包括图片识别，运动跟踪，计算机视觉等等。提供大量的Python接口。

在python中的安装：

pip install opencv-python

这里的案例是先使用Basemap画初始地图，然后在初始地图上画点。由于初始地图画的时间比较久，生成图片的数量也比较大，故先保存初始地图，利用plt转换经纬度坐标为像素坐标后，利用opencv加载已有图片画点。

画初始地图

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import cv2 as cvdef load_map():fig = plt.figure(figsize=(2.65, 3),dpi=300)ax = fig.add_subplot(1,1,1)plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, left=0, right=1, hspace=0, wspace=0)m = Basemap(llcrnrlon=118.05,llcrnrlat=24.4,urcrnrlon=118.2,urcrnrlat=24.57)m.readshapefile('island',name='island',drawbounds=True,linewidth=0.5,color='#862E21')ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_visible(False)return m, ax, figbasemap, ax, fig = load_map()
x, y = basemap(station['lon'].to_list(), station['lat'].to_list())
basemap.scatter(x, y, marker='D', color='#B33F2D', s=10, zorder=0)
for i in tcd.index:lons, lats = to_loc(tcd['FENCE_LOC'][i])ax.plot(lons, lats, '-', lw=0.5, color='#3D698B', marker=None, zorder=2)
plt.savefig(PLOT + '{}.png'.format('Parking_Lots'))

这个Parking_Lots.png就是后面要在上面画点的图片。

把点的经纬度坐标转为像素坐标

df_shot = gj[gj.time == time]
x = df_shot['lon'].to_list()
y = df_shot['lat'].to_list()  # 获得x,y的经纬度坐标
basemap, ax, fig = load_map()# transform coor to pixel
points, = ax.plot(x, y)
xi, yi = points.get_data()
xy_pixels = ax.transData.transform(np.vstack([xi, yi]).T)
xpix, ypix = xy_pixels.T
width, height = fig.canvas.get_width_height()
ypix = height - ypix  # for cv, (0,0) is at lower left while (0,0) is at upper right for others
xpix = xpix.astype('int')
ypix = ypix.astype('int')

注意：opencv（0，0）是在左下角，别的大多在右上角。所以有ypix = height - ypix的这一步

cv加载图片画点

img = cv.imread(PLOT + 'Parking_Lots.png')  # 读取图片
for xi, yi in zip(xpix, ypix):cv.circle(img, (xi, yi), 5, (0, 140, 255), -1)  # BGR in cvcv.imwrite(PLOT + 'Time_Panel.png', img)

注意：

如果想要窗口查看图片，需要用以下代码窗口保持：

cv.imshow('img',img)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

cv里面的颜色是 BGR，别的都是RGB模式
cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
cv2.circle(输入的图片data,圆心位置,圆的半径,圆的颜色,圆形轮廓的粗细（如果为正）负数(-1)表示要绘制实心圆,圆边界的类型,中心坐标和半径值中的小数位数)

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把点的经纬度坐标转为像素坐标

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