这是一篇为您定制的技术博客，风格延续了上一篇的实用教程风，重点讲解如何使用 Python 绘制多边形，适合发布在 CSDN、知乎、掘金等技术社区。
在上一篇《Python在图片上画圆形》中，我们掌握了基础的几何绘制。但在实际的计算机视觉任务中，比如图像分割 、目标检测框选 、不规则区域标注（如标注车牌、建筑物轮廓），仅仅画圆和矩形是不够的。
多边形（Polygon） 才是描述不规则形状的王者。今天，我们就来深入探讨如何使用 Python 的 OpenCV 和 Pillow 库，在图片上绘制任意形状的多边形。
一、 为什么需要画多边形？
- 数据标注：在制作 AI 数据集时，需要精确框出物体的边缘（Polygon Annotation）。
- ROI 提取：指定图像中的感兴趣区域（Region of Interest），屏蔽掉无关背景。
- 视觉特效：在图片上添加水印遮罩、马赛克块（本质也是多边形组合）。
二、 环境准备
确保你已经安装了必要的库：
bash
pip install opencv-python
pip install Pillow
pip install numpy准备一张测试图片 test_image.jpg。
三、 方法一：使用 OpenCV (cv2) ------ 精准控制
OpenCV 是处理多边形的首选，因为它提供了非常底层的控制能力。核心函数是 cv2.polylines() 和 cv2.fillPoly()。
1. 核心难点：点的格式
OpenCV 对多边形顶点的格式要求非常严格：必须是 int32 类型的 NumPy 数组，且形状为 (-1, 1, 2)。
2. 基础代码：画一个五边形
python
import cv2
import numpy as np
# 1. 读取图片
image = cv2.imread('test_image.jpg')
if image is None:
print("图片读取失败")
exit()
# 2. 定义多边形的顶点坐标 (x, y)
# 假设我们要画一个五边形，手动定义5个点
points = np.array([
[100, 300], # 点1
[200, 200], # 点2
[300, 300], # 点3
[250, 400], # 点4
[150, 400] # 点5
], dtype=np.int32)
# 3. 重塑数组形状 (这一步非常重要！)
# 从 (5, 2) 变为 (5, 1, 2)
points = points.reshape((-1, 1, 2))
# 4. 绘制轮廓
# 参数：图像, [顶点数组], 是否闭合, 颜色(BGR), 线条粗细
cv2.polylines(image, [points], isClosed=True, color=(0, 255, 255), thickness=3)
# 5. 显示与保存
cv2.imshow('Polygon (Outline)', image)
cv2.imwrite('result_polyline.jpg', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()3. 参数详解
isClosed：True：多边形是闭合的（最后一个点会连回第一个点）。False：多边形是开放的（折线）。
color：依然是 BGR 格式。(0, 255, 255)是黄色。thickness：- 正数（如
3）：线条宽度。 - 负数（如
-1）：如果是用cv2.fillPoly或者配合特定参数，表示填充。注意：cv2.polylines不支持直接填充，填充请用下面的方法。
- 正数（如
4. 进阶：填充实心多边形
如果你想画一个实心的红色多边形，使用 cv2.fillPoly()：
python
# 复制原图以免混淆
filled_image = image.copy()
# 使用 fillPoly
# 注意：这里不需要 reshape 成 (-1, 1, 2)，直接传 (N, 2) 也可以，但传标准格式更安全
cv2.fillPoly(filled_image, [points], color=(0, 0, 255)) # 红色 (BGR)
cv2.imshow('Polygon (Filled)', filled_image)
cv2.waitKey(0)5. 高级技巧：半透明多边形（Alpha 混合）
在做标注时，我们常需要半透明的遮罩。OpenCV 没有直接的 "Alpha" 参数，需要手动混合：
python
# 创建一个和原图一样大的透明层
overlay = image.copy()
# 在透明层上画实心多边形
cv2.fillPoly(overlay, [points], color=(0, 0, 255)) # 红色
# 混合原图和透明层 (原图权重0.7, 覆盖层权重0.3)
alpha = 0.3
cv2.addWeighted(overlay, alpha, image, 1 - alpha, 0, image)
cv2.imshow('Transparent Polygon', image)
cv2.waitKey(0)四、 方法二：使用 Pillow (PIL) ------ 简单直观
Pillow 的 API 设计更符合人类直觉，不需要复杂的数组重塑。
1. 基础代码示例
python
from PIL import Image, ImageDraw
# 1. 打开图片
image = Image.open('test_image.jpg')
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 2. 定义顶点 (直接是扁平列表 [x1, y1, x2, y2, ...] 或 元组列表)
# Pillow 支持 [(x1, y1), (x2, y2), ...] 格式，更友好
polygon_points = [(100, 300), (200, 200), (300, 300), (250, 400), (150, 400)]
# 3. 绘制
# outline: 边框颜色 (RGB)
# fill: 填充颜色 (RGB)
# width: 边框宽度
draw.polygon(polygon_points, outline=(255, 0, 0), fill=(0, 255, 0), width=3)
# 4. 显示与保存
image.show()
image.save('result_pillow_poly.jpg')2. Pillow 的优势
- 坐标格式 ：支持简单的元组列表
[(x, y), ...]，不需要 Reshape。 - 颜色格式：使用标准的 RGB，不用记 BGR。
- 抗锯齿：Pillow 的绘制引擎自带抗锯齿效果，边缘看起来更平滑（OpenCV 需要手动开启抗锯齿，比较麻烦）。
五、 实战案例：不规则区域标注（模拟 LabelMe）
假设我们要在图片上标注出一个不规则的区域，并打上标签。
使用 OpenCV 实现完整流程：
python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('test_image.jpg')
# 1. 定义不规则区域的顶点 (模拟鼠标点击选取)
pts = np.array([[50, 50], [400, 100], [300, 300], [100, 350]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
# 2. 画轮廓 (黄色，粗线)
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255), 2)
# 3. 计算区域中心点，用于写文字
M = cv2.moments(pts)
cX = int(M["m10"] / M["m00"])
cY = int(M["m01"] / M["m00"])
# 4. 写标签文字
label = "Object A"
cv2.putText(img, label, (cX - 30, cY),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 255), 2)
# 5. 显示结果
cv2.imshow("Annotation", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()六、 常见坑与 FAQ
Q1: 运行 OpenCV 代码报错 (-2115:Assertion failed) 怎么办？
A: 90% 的情况是点数组的维度或数据类型不对。
- 检查是否执行了
points.reshape((-1, 1, 2))。 - 检查数据类型是否为
np.int32。 - 检查传入的是
[points](列表包裹数组)，而不是直接传points。
Q2: 多边形画出来一部分在屏幕外怎么办？
A: OpenCV 和 Pillow 都会自动裁剪（Clip）到图像边界，不会报错，但超出部分看不见。如果需要处理坐标越界，需要自己写逻辑判断 if 0 <= x < width。
Q3: 如何画带虚线的多边形？
A: 这是一个进阶需求。
- Pillow：不支持直接画虚线多边形，需要自己循环画线段。
- OpenCV ：可以通过计算线段交点或者使用
cv2.line循环绘制每一条边来模拟虚线效果。
Q4: 如何生成多边形的掩码（Mask）？
A: 这是一个非常常用的操作（用于抠图）。
python
# 创建一张全黑的单通道图
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
# 在掩码上画白色的实心多边形
cv2.fillPoly(mask, [points], 255)
# 使用 mask 提取原图区域
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)七、 总结
| 特性 | OpenCV (cv2.polylines) | Pillow (ImageDraw.polygon) |
|---|---|---|
| 易用性 | ⭐⭐ (需处理数组维度) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (非常简单) |
| 性能 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (极快) | ⭐⭐⭐ (够用) |
| 功能 | 支持掩码、抗锯齿(较复杂)、填充 | 支持抗锯齿、简单填充 |
| 颜色 | BGR (易踩坑) | RGB (直观) |
| 推荐场景 | 视频处理、实时标注、生成Mask | 简单图片编辑、生成静态图 |
画多边形是图像处理从"初级"迈向"中级"的标志。当你能熟练地在图片上绘制任意多边形并生成掩码时，你就已经掌握了图像分割和复杂目标检测的基础工具。
下一篇我们将讲解如何结合鼠标事件，实时交互地在图片上画多边形（像 LabelMe 一样），敬请期待！
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