要使用OpenCV绘制图形，除了cv2库之外，我们还需要便于进行矩阵操作的numpy库：
import cv2 as cv import numpy as np空白窗口
先展示代码：
blank = np.zeros((300,500,3), dtype='unit8')
cv.imshow('Blank', blank)
代码解释：首先用numpy生成一个元素的值全为零的多维数组，dtype表示数组里的元素的类型，这是RGB图片所使用的类型（具体是什么含义这里不详细说明）；(300,500,3)中的前两个表示这是一个高为300、宽为500的图片，最后的3表示这是一个三通道(channel)的图片（即r,g,b三个通道）。
当我们用cv.imshow()将这个图片展示出来，就会得到一个黑的图片，什么也没有（因为数组元素全为零）。
改变图片的子区域的颜色我们可以给一个图片的子区域(subarea)上色（当然这工艺很粗糙）。我们以上述的空白图片为例：
blank[150:200, 300:400] = 0,0,255
cv.imshow('Red',blank)
代码解释：这其实就是numpy中的数组/矩阵的赋值，把blank的某一部分区域，即高从150到200、宽从300到400的区域，赋相应的值，即0(blue channel),0(green channel),255(red channel)，结果就是红色。注意OpenCV比较“奇怪”，颜色通道的顺序不是RGB而是BGR。
绘制矩形cv.rectangle(blank, (0, 0), (blank.shape[1] // 2, blank.shape[0] // 2),
(0, 255, 0), thickness=-1)
cv.imshow('Rectangle', blank)
代码解释：我们直接利用OpenCV中的函数rectangle即可。函数的参数很多，大家在写代码时IDE弹出的自动补全应该也能看到：
第一个参数在什么图片上绘制，这里用的是上文中的blank；紧接着的两个参数是矩形的左上顶点和右下顶点的坐标（因为这两个点就能确定矩形的位置）；第四个参数是矩形边框的颜色；第五个参数是矩形的边框的粗细，如果是负数，那么表示将矩形填充，即本例所示。还有其他一些参数，本例没有用到，大家可以去查官方文档。
大家可能比较困惑的是为什么第三个参数中先是blank.shape[1] // 2，后是blank.shape[0] // 2。这是因为OpenCV中，坐标系中的x轴是水平的，y轴是垂直的，并且图片的shape是“先高后宽”。
绘制圆cv.circle(blank, (blank.shape[1] // 2, blank.shape[0] // 2),
40, (0, 0, 255), thickness=-3)
cv.imshow('Circle', blank)
代码解释：与绘制矩形类似，我们直接用OpenCV中的函数circle，各参数分别为：
所绘制圆形的对象，即blank圆心的坐标位置，这里选择在整个图片的中心圆的半径大小（圆的圆心和半径就能确定一个圆）圆的轮廓线的颜色，这里是红色圆的轮廓线的粗细，如果是负数，那么表示将圆形填充，即本例所示。其他参数，本例未显示。 绘制直线
cv.line(blank, (100, 250), (300, 200), (255, 255, 255), thickness=3)
cv.imshow('Line', blank)
代码解释：类似的，这里使用line函数，参数分别为：
第一个参数：要绘制直线的图片对象，即blank第二、三个参数：直线的两个端点的坐标（注意OpenCV中图片的x、y轴的方向）第四个参数：直线的颜色，这里是白色第五个参数：直线的粗细其他参数没有使用，是默认值
注意：在上述代码之后最好加上cv.waitKey(0)，防止图片一闪而过。
