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【OpenCV】仿 IOS 锁屏时钟

【OpenCV】仿 IOS 锁屏时钟

OpenCV 是一个开源的计算机视觉(Computer Vision)与机器学习软件库,提供了多种图像处理算法与接口。在图像处理中,按位运算是一类重要的运算,可以用于提取图像的重要部分。本文主要记录如何使用 OpenCV-Python 绘制仿 IOS 的锁屏时钟。

目录

1 函数介绍

2 程序设计


1 函数介绍

        在图像处理中,按位运算是一类重要的运算。OpenCV 提供了以下 4 种按位运算,包括:

  • cv2.bitwise_and()
  • cv2.bitwise_or()
  • cv2.bitwise_xor()
  • cv2.bitwise_not()

另外,按位运算可以配合图像掩膜使用,用于提取图像中的重要部分。

cv2.bitwise_and() 函数用法:

Syntax: cv2.bitwise_and(source1, source2, destination, mask)

cv2.bitwise_or() 函数用法:

Syntax: cv2.bitwise_or(source1, source2, destination, mask)

cv2.bitwise_xor() 函数用法:

Syntax: cv2.bitwise_xor(source1, source2, destination, mask)

cv2.bitwise_not() 函数用法:

Syntax: cv2.bitwise_not(source, destination, mask)

  • source:输入图像,支持单通道、8bit 或浮点数格式;
  • destination:输出图像,大小与格式需与 source 保持一致;
  • mask:运算掩码,格式为8bit 单通道。

2 程序设计

以下是 Python 代码:

  1. #-*- Coding: utf-8 -*-
  2. import cv2
  3. import numpy as np
  4. from datetime import datetime
  5. num_mask = {n: cv2.imread(f'./src/{n}.PNG', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) for n in range(10)}
  6. def draw_number(image, slice, iy, ix):
  7. # 根据ix,iy坐标放置数字
  8. slice_ext = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
  9. slice_ext[iy: iy+slice.shape[0], ix: ix+slice.shape[1]] = slice
  10. # 使用cv2.bitwise_or()函数叠加
  11. dst_img = cv2.bitwise_or(image, slice_ext)
  12. return dst_img
  13. def draw_clock(image, current):
  14. # 创建纯色图像
  15. height, width, channel = 1179, 960, 3
  16. color_light = np.zeros((height, width, channel), dtype=np.uint8)
  17. color_light[:] = (0xFA, 0xC5, 0x51) # in BGR mode
  18. color_deep = np.zeros((height, width, channel), dtype=np.uint8)
  19. color_deep[:] = (0xBA, 0x62, 0x00) # in BGR mode
  20. # 使用cv2.bitwise_and()函数给数字上色
  21. hour_slice1 = cv2.bitwise_and(color_deep, color_deep, mask=num_mask[current.hour // 10])
  22. hour_slice2 = cv2.bitwise_and(color_light, color_light, mask=num_mask[current.hour % 10])
  23. minute_slice1 = cv2.bitwise_and(color_deep, color_deep, mask=num_mask[current.minute // 10])
  24. minute_slice2 = cv2.bitwise_and(color_light, color_light, mask=num_mask[current.minute % 10])
  25. # 绘制时间
  26. col_min = (image.shape[0]-height)//2
  27. row_min = (image.shape[1]-width)//6
  28. image = draw_number(image, hour_slice1, col_min, row_min)
  29. image = draw_number(image, hour_slice2, col_min, row_min+image.shape[1]//8)
  30. image = draw_number(image, minute_slice1, col_min, row_min+image.shape[1]//8*3)
  31. image = draw_number(image, minute_slice2, col_min, row_min+image.shape[1]//8*4)
  32. return image
  33. def main():
  34. # 新建背景图像
  35. row, col, channel = 2160, 3840, 3
  36. img_bg = np.zeros(shape=(row, col, channel), dtype=np.uint8)
  37. # 创建窗口,并设置属性
  38. cv2.namedWindow('win', cv2.WINDOW_NORMAL)
  39. cv2.setWindowProperty('win', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)
  40. # 显示图像
  41. while True:
  42. # 生成带时间的图像,并显示
  43. img_clock = draw_clock(np.copy(img_bg), datetime.now())
  44. cv2.imshow('win', img_clock)
  45. if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
  46. # 等待10ms,检测Esc按下事件
  47. break
  48. # 关闭窗口
  49. cv2.destroyAllWindows()
  50. if __name__ == "__main__":
  51. main()

以下是显示效果:

以下是本文的彩蛋,使用 cv2.Sobel() 提取数字的边缘,并进行显示。

如有错误的地方,欢迎指正。

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