img = cv.imread(path) image = img.copy()

时间: 2024-05-17 09:12:43 浏览: 152
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tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

这段代码的作用是读取指定路径下的图像文件，并创建一个图像的副本。img = cv.imread(path)使用OpenCV的cv.imread()函数读取指定路径下的图像文件，并将其存储为一个Numpy数组对象。然后，image = img.copy()使用Numpy数组对象的copy()方法创建一个与原始图像完全相同的副本。 通过这种方式，我们可以在不改变原始图像的情况下，对其进行一些操作，例如旋转、缩放、滤波等等。由于副本和原始图像是两个独立的对象，因此对副本的修改不会影响原始图像。
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逐行解释以下代码 import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): """ 功能：给证件照更换背景色(常用背景色红、白、蓝) 输入参数：path:照片路径 color:背景色 """ im=cv2.imread(path) im_hsv=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV) #BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV #aim=np.uint8([[im[0,0,:]]]) #hsv_aim=cv2.cvtColor(aim,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask=cv2.inRange(im_hsv,np.array([im_hsv[0,0,0]-0.1,100,100]),np.array([im_hsv[0,0,0]+0.1,255,255])) #利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分 mask1=mask #在lower_red～upper_red之间的值变成255 img_median = cv2.medianBlur(mask,5) #自己加，中值滤波，去除一些边缘噪点 mask2 = img_median mask_inv=cv2.bitwise_not(mask2) img1=cv2.bitwise_and(im,im,mask=mask_inv) #将人物抠出 bg=im.copy() rows,cols,channels=im.shape bg[:rows,:cols,:]=color img2=cv2.bitwise_and(bg,bg,mask=mask2) #将背景底板抠出 img=cv2.add(img1,img2) #改变图片比例 h, w = img.shape[:2] img5 = cv2.resize(img, (int(w * 1/3), int(h * 1/3)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image={'im':im,'im_hsv':im_hsv,'mask':mask1,'img_median':img_median,'img':img5} cv2.startWindowThread() #加了这个后在图片窗口按Esc就可以关闭图片窗口 for key in image: cv2.namedWindow(key) cv2.imshow(key,image[key]) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return image #test if __name__=='__main__': img=cvtBackground('zjz.jpeg',[55,55,55])

3. 使用 cv2.imread 函数读取图片，并使用 cv2.COLOR_BGR2HSV 将 BGR 格式的图片转换为 HSV 格式。 4. 利用 cv2.inRange 函数设定阈值，去除背景部分，生成掩膜 mask。 5. 使用中值滤波函数 cv2.medianBlur 去除一些...

coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

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请问我该如何让上面的代码和以下代码集成model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2')

image = cv2.imread(image_path) # 图像预处理 preprocessed_image = image.copy() # 进行预处理操作，如图像增强、归一化等 # 使用Cellpose模型进行细胞分割 masks1, _, _, _ = model1.eval(preprocessed_image) ...

for i, img in enumerate(images): 用这句话依次读取文件中的图片，但是之后用ROI=img.copy()报错：AttributeError: 'str' object has no attribute 'copy'，该怎么修改

img = cv2.imread(image_path) # 进一步处理图像 ROI = img.copy() 请注意，以上代码只解决了报错问题，并未对其他可能的错误进行处理。因此，在实际代码中可能需要进行错误处理以防止程序崩溃。 ### ...

使用python 3.8和opencv 4.0.1 对图像进行小波变换coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')、cA, (cH, cV, cD) = coeffs 如何使用低通滤波器去除高频图像cH, cV, cD中的相对划痕来说更高频的噪音

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folder_path = "C:\\Users\Administrator\Desktop\\图片" for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): image_path = os.path.join(folder_path, filename) image = Image.open(image_path) # 在这里可以对图像进行处理 img = cv2.imread(filename)

image = cv2.imread(image_path) # 在这里可以对图像进行处理 processed_image = image.copy() # 您的图像处理代码 在这里，我们使用cv2.imread()函数来读取图像，并使用cv2库的其他函数对图像进行处理。

floder_path = 'F:/mask_4/img/OD' save_r_floder = 'F:/mask_4/img/predic' for img_name in os.listdir(floder_path): img_path = floder_path +'/'+ img_name image = cv2.imread(img_path) img = image.copy() img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) r_img = np.array(mask_rcnn.detect_image(img)) r_img = cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) save_path = save_r_floder +'/'+img_name.split('.')[0]+'_new.jpg' cv2.imwrite(save_path,r_img)无法写入图片

请确保floder_path和save_r_floder都是存在的文件夹路径，并且文件夹中有图片文件。 2. 检查是否安装了必要的Python库。请确保你已经安装了使用到的库，例如OpenCV和Pillow。 3. 检查代码中是否有错误。请逐行...

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std::cout << img_copy.at<cv::Vec3b>(i, j)[k] ; } std::cout ; } } return 0; } 请注意，你需要将folder_path变量替换为你要读取的文件夹的实际路径。此外，这段代码仅读取并输出图片中的像素值，你...

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cv2.imwrite("path/to/save/image_copy.jpg", img) 在上面的例子中，图像将被保存为 "image_copy.jpg" 文件，并储存在指定的路径 "path/to/save/" 下。你可以根据需要自定义储存路径和文件名。确保路径存在并有...

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img = cv2.imread('path/to/image.jpg') # 将图像复制到一个带有边框的副本中 bordered_img = cv2.copyMakeBorder(img, top=10, bottom=10, left=10, right=10, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0, 0, 0]) ...

opencv copy图片到指定路径

cv::Mat src_img = cv::imread(src_path); if (src_img.empty()) { std::cerr << "Failed to open image file: " << src_path ; return -1; } // 将图片保存到目标路径 if (!cv::imwrite(dst_path, src_img...

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img = cv2.imread(img_path) img_output_path = os.path.join(output_folder, str(img_counter) + ".jpg") cv2.imwrite(img_output_path, img) img_counter += 1 save_images_from_folder("./input_images") # ...

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