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3. 비디오 입력 출력

3.1 VideoCapture

opencv에서 동영상 입력 부분을 관리하는 함수 입니다. 모든 디바이스의 입출력은 파일 처리와 비슷하기 때문에 파일 처리를 해보았다면 사용되는 method등이 좀 다를 뿐 작업 방식도 비슷합니다.

cv2.VideoCapture() → <VideoCapture object>

VideoCapture() 함수를 사용 했을 때 리턴되는 오브젝트 인데 양이 너무 많아 지면 낭비이니 심심하실 때 ‘VideoCapture class’로 검색하면 자료를 찾을 수 있습니다.

cv2.VideoCapture(filename) → <VideoCapture object>

cv2.VideoCapture(device) → <VideoCapture object>

parameter	내용
filename	동영상 파일 명 또는 이미지 파일명
device	연결된 영산 장치 index (하나만 있는 경우 0)

VideoCapture() 함수에 파일 명을 넣으면 저장된 비디오를 불러오고 0, 1 등을 넣으면 입력 디바이스 순서(한개인 경우 0)에 따라 실시간 촬영 frame을 받아 올 수 있습니다.

- 비디오 파일 읽기

기존 동영상 파일을 읽어와 창을 생성하고 frame이 끝날 때 까지 보여주는 예제 입니다.

import cv2

videoFile1 = 'F:/Python/images/video001.mp4

cap = cv2.VideoCapture(videoFile1)

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

if ret:

cv2.imshow('video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

opencv_video

- 디바이스 읽기

디바이스 장치로 부터 frame을 하나씩 읽어와 생성된 창에 보여줍니다. 디바이스로 부터 읽은 영상은 화면 크기를 조절할 수 있습니다.

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 화면 크기 설정

cap.set(3,320)

cap.set(4,240)

while True:

ret, frame = cap.read()

if ret:

cv2.imshow('video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

opencv_video

3.2 VideoCapture Method

cv2.VideoCapture.open(filename) → retval

비디오 파일을 불러오는 경우 파일명을 사용하여 오픈 합니다.

cv2.VideoCapture.open(device) → retval

영상 장치를 이용하는 경우 디바이스 index 값으로 오픈 합니다.

cv2.VideoCapture.isOpened() → retval

파일이 정상적으로 open 되었는가 여부를 알아보는 것으로 사용 가능 하면 True를 리턴합니다.

cv2.VideoCapture.release() → None

open된 비디오 파일이나 영상 장치를 닫습니다.

cv2.VideoCapture.grab() → retval

비디오 파일이나 영상 장치로 부터 다름 frame을 가져옵니다. 성공 시 True를 리턴 합니다.

cv2.VideoCapture.retrieve([image[, flag]]) → retval, image

grab한 frame을 decode해서 돌려 줍니다. frame이 없을 경우 False를 리턴 합니다.

cv2.VideoCapture.read([image]) → retval, image

grab()과 retrieve() 함수와 같이 사용되며 decode frame을 읽어 옵니다. frame이 없을 경우 False를 리턴 합니다.

cv2.VideoCapture.get(propId) → retval

캡처한 영상의 속성을 리턴 합니다.

parameter	내용
cv2.CAP_PROP_POS_MSEC	Current position of the video file in milliseconds or video capture timestamp
cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES	0-based index of the frame to be decoded/captured next
cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO	Relative position of the video file: 0 - start of the film, 1 - end of the film
cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH	Width of the frames in the video stream
cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT	Height of the frames in the video stream
cv2.CAP_PROP_FPS	Frame rate
cv2.CAP_PROP_FOURCC	4-character code of codec
cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT	Number of frames in the video file
cv2.CAP_PROP_FORMAT	Format of the Mat objects returned by retrieve()
cv2.CAP_PROP_MODE	Backend-specific value indicating the current capture mode
cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS	Brightness of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_CONTRAST	Contrast of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_SATURATION	Saturation of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_HUE	Hue of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_GAIN	Gain of the image (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_EXPOSURE	Exposure (only for cameras)
cv2.CAP_PROP_CONVERT_RGB	Boolean flags indicating whether images should be converted to RGB
cv2.CAP_PROP_WHITE_BALANCE	Currently not supported
cv2.CAP_PROP_RECTIFICATION	Rectification flag for stereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently)

cv2.VideoCapture.set(propId, value) → retval

캡처한 영상의 속성값을 설정 합니다.

parameter	내용
propId	get() 속성 값과 같음
value	속성 값

- method 사용 예

import cv2

videoFile1 = 'F:/Python/images/video001.avi'

cap = cv2.VideoCapture(videoFile1)

# get()

frame_width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

frame_height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

print(frame_width, frame_height, end=',')

# grab(), retrieve(), read()

if cap.grab():

flg, frame = cap.retrieve()

if flg:

cv2.imshow('video', frame)

flg2, frame2 = cap.read()

if flg2:

cv2.imshow('video2', frame2)

cap.release()

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

- cv2.VideoCapture.get() 실습 해보기

cv2 VideoCapture get opencv

cv2.VideoCapture.get()은 cap = cv2.VideoCapture(videoFile1) 이렇게 해서 cap 변수에 File을 받아오고 cap.get()으로 파일에 대한 설정 값을 얻어 옵니다. 하단에 print문을 이용하여 cap.get()으로 받아온 동영상의 size 852, 480을 출력해 보았습니다. 아래는 video 출력 결과입니다.

cv2 VideoCapture get opencv

3.3 VideoWriter

VideoWriter() 함수를 이용하여 frame을 파일에 출력 합니다.

cv2.VideoWriter([filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor]]) → <VideoWriter object>

parameter	내용
filename	저장할 동영상 파일명
fourcc	frame 압축 관련 4자리 code
fps	초당 저장할 frame
frameSize	frame size (가로, 세로)
isColor	컬러 저장 여부.

cv2.VideoWriter.open(filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor]) → retval

VideoWriter() 함수를 초기화 하거내 재 초기화를 진행 합니다.

cv2.VideoWriter.isOpened() → retval

비디오 저장의 초기화 유무를 리턴 합니다. (True, False)

cv2.VideoWriter.write(image) → None

저장 파일에 다음 frame을 기록 합니다.

cv2.VideoWriter_fourcc(c1, c2, c3, c4) → retval

fourcc code를 리턴 합니다.

- Device frame 저장

import cv2

videoFile1 = 'F:/Python/images/video001.avi'

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 화면 크기 설정

cap.set(3,320)

cap.set(4,240)

# 파일 쓰기

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')

out = cv2.VideoWriter(videoFile1, fourcc, 25.0, (320,240))

while True:

ret, frame = cap.read()

if ret:

out.write(frame)

cv2.imshow('video', frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

- 도형 그리기 저장

꼭 동영상이나 디바이스 입력을 출력하는건 아닙니다. frame을 생성할 수 있는 것이면 출력이 가능 합니다. 도형을 회전시키면서 저장을 해보겠습니다.

import numpy as np

import cv2

import time

videoFile1 = 'F:/Python/images/video003.avi'

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')

out = cv2.VideoWriter(videoFile1, fourcc, 25.0, (384,384))

#cv2.VideoWriter.open(filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor])

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

for i in range(0, 90):

pt1 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), i, 0, 360, 50)

img = cv2.ellipse(img, (200, 200), (100, 160), 0, 0, 360, white_color, 2)

img = cv2.polylines(img, [pt1], False, green_color, 2)

out.write(img)

time.sleep(0.5) # 너무 빨리 진행되지 않도록

print('end')

out.release()

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_video

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2. 이미지 입력 출력

도형 그리기는 빈 공간에 무엇인가를 새로 그리고 보여주는 기능이지만 이미지 입출력은 기존에 존재하는 이미지 파일을 작업하는 부분이라 간단하게 테스트 할 수 있습니다.

2.1 이미지 입력

imread() 함수를 이용하여 저장된 이미지를 읽어 옵니다.

cv2.imread(filename[, flags]) → retval

parameter

내용

filename

읽어올 파일 명

flags

cv2.IMREAD_COLOR : Color로 읽음(1)

cv2.IMREAD_GRAYSCALE : Grayscale로 읽음(0)

cv2.IMREAD_UNCHAGED : alpha channel 까지 포함해 읽음(-1)

2.2 이미지 출력

imwrite() 함수를 이용하여 이미지를 파일로 출력 합니다.

cv2.imwrite(filename, img[, params]) → retval

parameter	내용
filename	저장할 파일 명
img	이미지 파일
params	IMWRITE_JPEG_QUALITY IMWRITE_WEBP_QUALITY IMWRITE_PNG_COMPRESSION IMWRITE_PXM_BINARY

2.3 이미지 화면 출력

imshow() 함수를 이용하여 이미지를 모니터에 보여줍니다.

cv2.imshow(winname, filename) → None

parameter	내용
winname	이미지 창 이름
filename	파일 명

예제)

이미지 파일을 읽어와 회색으로 저장하고 화면에 보여주는 예제 입니다.

import cv2

fname = 'F:/Python/images/image001.png'

fwname = 'F:/Python/images/image001_save.png'

# image read

color = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR)

gray = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

unchange = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# image show

cv2.imshow('Color', color)

cv2.imshow('Gray', gray)

cv2.imshow('Unchange', unchange)

# gray image write

cv2.imwrite(fwname, gray)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

- 원본 이미지

opencv_image

- 칼라 이미지 창

opencv_image

- 회색 이미지 창

opencv_image

- 무 변경 이미지 창

opencv_image

- 파일로 저장된 이미지

opencv_image

2.4 이미지 창 생성

cv2.namedWindow() 함수를 이용하여 이미지 창을 생성 합니다.

cv2.namedWindow(winname[, flags]) → None

parameter

내용

winname

window caption name

flags

WINDOW_NORMAL

WINDOW_AUTOSIZE

2.5 이미지 창 이동

MoveWindow() 함수를 이용하여 모니터에서의 위치를 설정하면 창을 이동 합니다.

cv2.moveWindow(winname, x, y) → None

parameter	내용
winname	이미지 창 이름
x	윈도우 전체 화면의 x 좌표
y	윈도우 전체 화면의 y 좌표

이미지 파일을 읽어와 모니터 화면의 좌표를 이용하여 창을 이동 합니다.

import cv2

fname = 'F:/Python/images/image001.png'

# image read

img = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR)

# image show

cv2.imshow('Move', img)

# window move

cv2.moveWindow('Move', 50, 0)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_image

모니터 상단 휴지통 옆에 딱 붙어 있습니다.

2.6 이미지 창 크기 조절

ResizeWindow() 함수를 이용하여 창 크기 조절이 가능 합니다. 이미지도 창의 비율에 맞추어 수정 됩니다.

cv2.resizeWindow(winname, width, height) → None

parameter	내용
winname	이미지 창 이름
width	이미지 폭
height	이미지 높이

신규 이미지 창을 만들어 이미지를 대입 합니다.

import cv2

fname = 'F:/Python/images/image001.png'

# image read

img = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_COLOR)

# image resize

cv2.namedWindow('Resized Window', cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.resizeWindow('Resized Window', 250, 100)

# image show

cv2.imshow('Resized Window', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_image

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1.6 문자

org 좌표를 글자의 우측 하단을 시작점으로 하여 주어진 텍스트를 출력 합니다.

cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]]) → None

parameter	내용
img	이미지 파일
text	출력 문자
org	출력 문자 시작 위치 좌표 (좌측 하단)
fontFace	cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX : 0 cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN : 1 cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX : 2 cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX : 3 cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX : 4 cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL : 5 cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX : 6 cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX : 7 cv2.FONT_ITALIC : 16
fontScale	폰트 크기
color	폰트 색상
thickness	폰트 두꼐
lineType	선 종류 (default cv.Line_8) - LINE_8 : 8-connected line - LINE_4 : 4-connecterd line - LINE_AA : antialiased line
bottomLeftOrigin	org 사용 옵션. True : 좌측 하단. False : 좌측 상단

import numpy as np

import cv2

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# Font 종류

fonts = [cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,

cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,

cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,

cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,

cv2.FONT_ITALIC]

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

# Font 그리기

for i in range(0, len(fonts)):

point = 30, 30 + (i * 40)

cv2.putText(img, 'PYTHON', point, fonts[i], 1, white_color, 2, cv2.LINE_AA)

cv2.imshow('polylines',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_font

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1.5 다각형

1.5.1 polylines()

polylines() 함수는 원하는 만큼의 좌표 점을 설정하여 선을 그을 수 있고 시작점과 끝점을 자동 또는 수동으로 연결하여 다각형을 그릴 수도 있습니다.

cv2.polylines(img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → img

parameter	내용
img	이미지 파일
pts	좌표 점들 (x, y)
isClosed	도형의 닫힘 유무 (True, False)
color	색상 (blue, green, red) 0 ~ 255
thickness	선 두께 (default 1)
lineType	선 종류 (default cv.Line_8) - LINE_8 : 8-connected line - LINE_4 : 4-connecterd line - LINE_AA : antialiased line
shift	fractional bit (default 0)

import numpy as np

import cv2

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# 점 좌표 설정

points1 = np.array([[10, 10], [170, 10], [200, 230], [70, 70], [50, 150]], np.int32)

points2 = np.array([[110, 110], [270, 110], [300, 330], [170, 170], [150, 250]], np.int32)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

# 그리기

img = cv2.polylines(img, [points1], False, blue_color, 2) # 열린 도현

img = cv2.polylines(img, [points2], True, green_color, 2) #닫힌 도형

cv2.imshow('polylines',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_polyline

1.5.2 fillConvexPoly()

여러 점의 좌표를 이용 하여 채워진 볼록 다각형을 그립니다. 채워진 다각형이기 때문에 선 두께가 필요 없습니다.

cv2.fillConvexPoly(img, pts, color[, lineType[, shift]]) → img

parameter	내용
img	이미지 파일
pts	좌표 점들 (x, y)
color	색상 (blue, green, red) 0 ~ 255
lineType	선 종류 (default cv.Line_8) - LINE_8 : 8-connected line - LINE_4 : 4-connecterd line - LINE_AA : antialiased line
shift	fractional bit (default 0)

- 볼록 다각형 그리기

import numpy as np

import cv2

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

# 점 좌표 설정

pt1 = np.array([[110, 110], [270, 110], [300, 330], [170, 350], [100, 250], [50, 150]], np.int32)

# 볼록 다각형 그리기

img = cv2.fillConvexPoly(img, pt1, white_color)

cv2.imshow('fillConvexPoly',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_polyline

- 오목 다각형 그리기

오목 다각형을 fillConvexPoly() 함수로 그리면 조금 다른 모양으로 나타납니다.

import numpy as np

import cv2

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

# 점 좌표 설정

pt1 = np.array([[110, 110], [270, 110], [300, 330], [170, 170], [150, 250]], np.int32)

# 오목 다각형 그리기

img = cv2.fillConvexPoly(img, pt1, white_color)

img = cv2.polylines(img, [points2], True, green_color, 2) #닫힌 도형

cv2.imshow('polylines',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

비교를 하기 위해 fillConvexPoly()를 흰색으로 그리고 그 위에 녹색으로 polylines()를 그려보았습니다.

opencv_polyline

1.5.3 fillPoly()

채워진 다각형을 그립니다. pts에 다각형 배열 값을 여러 개 입력할 수도 있습니다.

cv2.fillPoly(img, pts, color[, lineType[, shift[, offset]]]) → img

parameter	내용
img	이미지 파일
pts	좌표 점들 (x, y)
color	색상 (blue, green, red) 0 ~ 255
lineType	선 종류 (default cv.Line_8) - LINE_8 : 8-connected line - LINE_4 : 4-connecterd line - LINE_AA : antialiased line
shift	fractional bit (default 0)
offset	모든 contour 점들의 offset

- fillPoly()에 다각형 좌표 배열을 한 개만 적용한 경우

import numpy as np

import cv2

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# points 설정

points1 = np.array([[10, 10], [170, 10], [200, 230], [70, 70], [50, 150]], np.int32)

points2 = np.array([[110, 110], [270, 110], [300, 330], [170, 170], [150, 250]], np.int32)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

# 그리기

img = cv2.fillPoly(img, [points1], blue_color)

img = cv2.fillPoly(img, [points2], green_color)

cv2.imshow('fillPoly',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_polyline

- fillPoly()에 다각형 좌표 배열을 여러 개 적용한 경우 겹치는 부분이 사라집니다.

import numpy as np

import cv2

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# points 설정

points1 = np.array([[10, 10], [170, 10], [200, 230], [70, 70], [50, 150]], np.int32)

points2 = np.array([[110, 110], [270, 110], [300, 330], [170, 170], [150, 250]], np.int32)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

# 그리기

img = cv2.fillPoly(img, [points1, points2], green_color)

#img = cv2.fillPoly(img, [points2], green_color)

cv2.imshow('fillPoly',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

opencv_polyline

1.5.4 ellipse2Poly()

delta 각에 의하여 연결되는 선들을 이용하여 타원을 그리는 함수로 delta 값이 작을 수로 좀더 원에 가까운 다각형을 그릴 수 있습니다. ellipse2Poly() 함수의 파라미터 중 delta를 제외하고는 타원을 그리는 요소들 그대로 입니다. 즉 원을 면저 그리고 delta를 이용하여 그 원에 접하는 선들 의 좌표 값을 구하게 됩니다. delta 값이 작을 수로 원에 가까운 좌표들을 얻을 수 있습니다.

cv2.ellipse2Poly(center, axes, angle, arcStart, arcEnd, delta) → pts

parameter	내용
center	타원의 중심 좌표(x, y)
axes	축의 절반 길이(x, y)
angle	타원의 회전 각도
arcStart	선의 좌표를 구하는 시작 각도
arcEnd	선의 좌표를 구하는 종료 각도
delta	타원의 회전 각도
pts	타원에 접하는 선의 좌표 값들

import numpy as np

import cv2

# color 설정

blue_color = (255, 0, 0)

green_color = (0, 255, 0)

red_color = (0, 0, 255)

white_color = (255, 255, 255)

# 모두 0으로 되어 있는 빈 Canvas(검정색)

img = np.zeros((384, 384, 3), np.uint8)

pt1 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), 0, 0, 360, 50)

pt2 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), 0, 0, 360, 30)

img = cv2.ellipse(img, (200, 200), (100, 160), 0, 0, 360, white_color, 2)

img = cv2.polylines(img, [pt1], False, green_color, 2)

img = cv2.polylines(img, [pt2], False, red_color, 2)

print(pt1)

cv2.imshow('polylines',img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

- pt1의 좌표 값만 출력해 보았습니다. 각도가 작아질 수록 개수가 많아집니다.

[[300 200]

[264 323]

[183 358]

[113 280]

[106 145]

[166 50]

[250 61]

[298 172]

[300 200]]

opencv_polyline

- 시작, 종료 각도

타원의 내부에서 각도를 설정하여 일부분의 좌표 값들을 리턴 받을 수 있습니다.

pt1 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), 0, 0, 180, 50)

pt2 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), 0, 180, 360, 30)

opencv_polyline

- 타원의 회전

타원이 회전된 경우 내접하는 좌표를 구해 봅니다.

pt3 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), 0, 0, 360, 50)

pt1 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), 45, 0, 360, 50)

pt2 = cv2.ellipse2Poly((200, 200), (100, 160), 90, 0, 360, 30)

img = cv2.ellipse(img, (200, 200), (100, 160), 0, 0, 360, white_color, 2)

img = cv2.polylines(img, [pt1], False, green_color, 2)

img = cv2.polylines(img, [pt2], False, red_color, 2)

img = cv2.polylines(img, [pt3], False, blue_color, 2)

opencv_polyline

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