【OpenCV】仿 IOS 锁屏时钟

目录

1 函数介绍

2 程序设计

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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：

cv2.bitwise_or() 函数用法：

cv2.bitwise_xor() 函数用法：

cv2.bitwise_not() 函数用法：

• 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：

#-*- Coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
from datetime import datetime

num_mask = {n: cv2.imread(f'./src/{n}.PNG', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) for n in range(10)}

def draw_number(image, slice, iy, ix):
   # 根据ix,iy坐标放置数字
   slice_ext = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
   slice_ext[iy: iy+slice.shape[0], ix: ix+slice.shape[1]] = slice

   # 使用cv2.bitwise_or()函数叠加
   dst_img = cv2.bitwise_or(image, slice_ext)

   return dst_img

def draw_clock(image, current):
   # 创建纯色图像
   height, width, channel = 1179, 960, 3
   color_light = np.zeros((height, width, channel), dtype=np.uint8)
   color_light[:] = (0xFA, 0xC5, 0x51) # in BGR mode

   color_deep = np.zeros((height, width, channel), dtype=np.uint8)
   color_deep[:] = (0xBA, 0x62, 0x00) # in BGR mode

   # 使用cv2.bitwise_and()函数给数字上色
   hour_slice1 = cv2.bitwise_and(color_deep, color_deep, mask=num_mask[current.hour // 10])
   hour_slice2 = cv2.bitwise_and(color_light, color_light, mask=num_mask[current.hour % 10])
   minute_slice1 = cv2.bitwise_and(color_deep, color_deep, mask=num_mask[current.minute // 10])
   minute_slice2 = cv2.bitwise_and(color_light, color_light, mask=num_mask[current.minute % 10])

   # 绘制时间
   col_min = (image.shape[0]-height)//2
   row_min = (image.shape[1]-width)//6
   
   image = draw_number(image, hour_slice1, col_min, row_min)
   image = draw_number(image, hour_slice2, col_min, row_min+image.shape[1]//8)
   image = draw_number(image, minute_slice1, col_min, row_min+image.shape[1]//8*3)
   image = draw_number(image, minute_slice2, col_min, row_min+image.shape[1]//8*4)

   return image

def main():
   # 新建背景图像
   row, col, channel = 2160, 3840, 3
   img_bg = np.zeros(shape=(row, col, channel), dtype=np.uint8)

   # 创建窗口，并设置属性
   cv2.namedWindow('win', cv2.WINDOW_NORMAL)
   cv2.setWindowProperty('win', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)

   # 显示图像
   while True:
      # 生成带时间的图像，并显示
      img_clock = draw_clock(np.copy(img_bg), datetime.now())
      cv2.imshow('win', img_clock)

      if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
         # 等待10ms，检测Esc按下事件
         break

   # 关闭窗口
   cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
   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。