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在 Python 中使用 OpenCV (cv2) 在图片上标点（绘制点或小圆点）可以通过 cv2.circle() 函数实现。由于 OpenCV 没有直接提供“画点”的函数，通常可以通过绘制一个极小的圆来模拟标点效果。

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方法：用 cv2.circle() 绘制小圆点

import cv2
import numpy as np# 创建黑色背景图像（或加载现有图像）
img = np.zeros((400, 400, 3), dtype=np.uint8)  # 400x400 的黑色图像# 标点参数
point_center = (200, 200)  # 圆心坐标 (x, y)
radius = 3                 # 半径（像素，通常设为1-5）
color = (0, 0, 255)        # 颜色（BGR格式，这里是红色）
thickness = -1             # 填充圆（-1表示实心）# 绘制点（小圆）
cv2.circle(img, point_center, radius, color, thickness)# 显示图像
cv2.imshow("Points on Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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参数说明

• point_center: 点的坐标，格式为 (x, y)（OpenCV 的坐标系原点在左上角）。
• radius: 点的半径（像素），通常设为 1 到 5，值越大点越明显。
• color: 点的颜色，BGR 格式（例如 (255, 0, 0) 是蓝色）。
• thickness:
  • -1：填充圆（实心点）。
  • 正数：圆边框的粗细（但通常用 -1 绘制实心点更直观）。

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示例扩展：在图像上标多个点

# 定义多个点的坐标
points = [(100, 100), (300, 100), (200, 300)]for (x, y) in points:cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 255, 0), -1)  # 绿色实心点cv2.imshow("Multiple Points", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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注意事项

1. 图像加载：如果是对现有图像标点，使用 cv2.imread() 加载图像：

   img = cv2.imread("path/to/image.jpg")
   

2. 坐标范围：确保点的坐标在图像范围内（0 ≤ x < img.shape[1], 0 ≤ y < img.shape[0]）。
3. 抗锯齿：如需更平滑的点，可设置 lineType=cv2.LINE_AA：

   cv2.circle(img, (x, y), 2, (255, 0, 0), -1, lineType=cv2.LINE_AA)
   

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替代方案：直接修改像素值

如果需要更灵活地控制单个像素（不推荐，通常用 cv2.circle 更简单）：

# 将 (x, y) 处的像素设为红色（BGR）
img[y, x] = [0, 0, 255]

但这种方法仅适用于单个像素，且无法直接设置点的半径或颜色透明度。