io.imsave('D:\\Opencv1\\pos\\' + np.str(i) + '.jpg', coll[i])

时间: 2024-04-21 07:20:46 浏览: 106
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利用opencv 创建图片

io.imsave('D:\\Opencv1\\pos\\' + np.str(i) + '.jpg', coll[i]) 是一段代码，它使用了Python的scikit-image库中的imsave函数来保存图像。这段代码将coll[i]保存为名为i.jpg的图像文件，并将其存储在D:\Opencv1\pos\目录下。
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File "D:\Opencv1\1.py", line 26, in <module> io.imsave('D:\\Opencv1\\pos\\' + np.str(i) + '.jpg', coll[i]) # 保存图片

在这段代码中，'D:\Opencv1\1.py' 是文件路径，line 26 是代码所在的行数。在这行代码中，使用了io.imsave函数来保存图像。函数的第一个参数是保存图像的路径，第二个参数是要保存的图像数据。 如果你想要了解更多...

/tmp/ipykernel_2513/1697765236.py:44: UserWarning: 12.jpg is a low contrast image io.imsave('12.jpg', img_compress)

io.imsave('12.jpg', img_compress) 在这个示例中，我们使用了NumPy库中的clip()函数将图像像素值限制在0-255之间，然后将图像数据类型转换为整数类型，并使用io.imsave()函数将图像保存为JPEG格式的文件。...

/tmp/ipykernel_2513/3335451787.py:38: UserWarning: compressed_image.jpg is a low contrast image io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress)

io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress) 在这个示例中，我们使用了NumPy库中的clip()函数将图像像素值限制在0-255之间，然后将图像数据类型转换为整数类型，并使用io.imsave()函数将图像保存为...

/tmp/ipykernel_2513/794269244.py:52: UserWarning: compressed_image.jpg is a low contrast image io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress)

img = Image.open('compressed_image.jpg') enhancer = ImageEnhance.Contrast(img) enhanced_img = enhancer.enhance(2.0) # 增加对比度，可以根据需要调整参数 enhanced_img.save('enhanced_image.jpg') 这个...

image=io.imread('a50bc421194ccabbfb5d45570a9be9c.jpg') io.imshow(image) rows=image.shape[0] cols=image.shape[1] image=image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1],3) print(np.shape(image)) kmeans=KMeans(n_clusters=128,n_init=10,max_iter=200) kmeans.fit(image) cluster=np.asarray(kmeans.cluster_centers_,dtype=np.uint8) labels=np.asarray(kmeans.labels_,dtype=np.uint8) labels=labels.reshape(rows,cols) values=np.zeros((rows,cols,3),dtype='uint8') for i in range(rows): for j in range(cols): values[i,j,:]=cluster[labels[i,j],:] np.save('codebook_test.npy',cluster) io.imsave('yuantu.jpg', labels) io.imsave('yinjian.jpg', values) image=io.imread('yinjian.jpg') io.imshow(image) io.show() image2=io.imread('yuantu.jpg') io.imshow(image2) io.show()

最后，将聚类中心保存为codebook_test.npy文件，将聚类结果保存为yuantu.jpg和yinjian.jpg两张新图片，并使用io.imshow()和io.show()函数显示了这两张新图片。 如果你有关于这段代码的任何问题，或者需要...

skimage.io.imsave

skimage.io.imsave 是一个函数，用于将 NumPy 数组或 PIL.Image 对象保存为图像文件。该函数的语法为： python skimage.io.imsave(fname, arr, plugin=None, check_contrast=True...io.imsave('test.jpg', arr)

skimage.io.imsave保存png

要将 NumPy 数组或 PIL.Image 对象保存为 PNG 图像文件，可以使用 skimage.io.imsave 函数，并将文件名的扩展名设置为 ".png"。例如： python from skimage import io import numpy as np # 生成一个随机数组 ...

skimage.io.imsave保存的Png像素范围

skimage.io.imsave 函数保存 PNG 图像文件时，如果数组的数据类型为浮点数，则会自动将像素值缩放到 0~1 的范围内，并将数据类型转换为 np.uint16。如果数组的数据类型为整数，则会将像素值直接保存为 uint8 或 uint...

io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress) TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8

这个错误通常表示您正在尝试...io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress) 如果这个解决方法不行，您可能需要检查您的代码，确保您的图像数据格式正确，并且您正在使用正确的库和函数进行图像处理和保存。

imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/'+os.path.basename(imgpath).split('.')[0]+'('+str(i)+").jpg",depthmap[i,:,:])

imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/' + os.path.basename(imgpath).split('.')[0] + '(' + str(i) + ').jpg', depthmap[i,:,:]) 这样可以正确地生成一个文件名，包括原始图片的文件名和当前深度图的...

为什么io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress)会显示TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8

io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress) 在这个示例中，我们使用了NumPy库中的astype()函数将图像数据类型从浮点数类型转换为无符号8位整数类型（uint8），然后使用io.imsave()函数将图像保存...

plt.imsave报错ValueError: Third dimension must be 3 or 4

这个错误通常是因为你尝试保存一个三维数组（即RGB图像）或四维数组...plt.imsave('image.png', arr) 这个例子将第三个维度的大小从2改为3，并增加了一个全0的数组来填补缺失的通道。这样就可以成功保存图像了。

model.eval() if cuda: input1 = input1.cuda() input2 = input2.cuda() with torch.no_grad(): prediction = model(input1, input2) temp = prediction.cpu() temp = temp.detach().numpy() if height <= opt.crop_height and width <= opt.crop_width: temp = temp[0, opt.crop_height - height: opt.crop_height, opt.crop_width - width: opt.crop_width] else: temp = temp[0, :, :] skimage.io.imsave(savename, (temp * 256).astype('uint16'))

这段代码是模型进行推理的过程，首先将模型设置为评估模式（eval），然后将输入数据传入模型，得到预测结果。如果使用了 GPU 计算，需要将输入数据移动到 GPU 上。使用 torch.no_grad() 可以避免在推理过程中计算...

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

1. 加载人脸图像和拟合参数。 2. 生成人脸三维模型，并进行变换，得到变换后的人脸模型顶点位置。 3. 根据人脸关键点进行裁剪，得到人脸区域的图像，并记录变换参数。 4. 在 UV 空间中渲染人脸模型，并生成 UV 位置...

import cv2 from skimage.io import imsave import glob # 有助于文件的遍历 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] # 添加中文字体为简黑 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False import os # In[2]:图像处理 # (1)获取指定文件夹的图像文件名列表 str1 = '01ImagesIN/' str2 = '01ImagesOUT/' img_list = glob.glob(str1 + '*.png') img_list = img_list + glob.glob(str1 + '*.jpg') img_list = img_list + glob.glob(str1 + '*.jpeg') # (2)遍历文件名列表的每个文件 for i, img_path in enumerate(img_list): # A.以灰度模式读取原始图像、可视化 # cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1。 # cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。 # cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha，可以直接写-1 print('%d----'%(i+1), img_path) (filepath,tempfilename) = os.path.split(img_path) (Myfilename,extension) = os.path.splitext(tempfilename) # 分离文件名的后缀 # ===后面会使用分离出的文件名Myfilename，生成其它的文件名 imgIn = cv2.imread(img_path) plt.figure(figsize = (10,10)) plt.imshow(imgIn) plt.title('输入图像--'+ Myfilename, size = 20) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() # 将该图像转存为至其它位置，文件名是在Myfilename基础上产生的 imsave(str2+ Myfilename +'_out.jpeg',imgIn )的详解

这段代码主要是导入了OpenCV和scikit-image库中的一些函数和模块，以便在Python程序中...从skimage.io模块中导入了imsave函数，该函数用于保存图像。glob模块则用于匹配文件路径，可以帮助程序自动批量处理多个文件。

matplotlib.image.imsave

### 回答1： matplotlib.image.imsave是一个函数，用于将图像保存为文件。它需要两个参数：文件名和图像数据。文件名应该包含文件扩展名，如.png或.jpg。图像数据可以是一个numpy数组，也可以是一个PIL图像对象。此...

def __init__(self, indir=None): """ Initialize the instance. @indir (string) The directry path containing CT iamages. """ self.stack = None self.mask = None self.shape = None self.outdir = None self.peak_air = None self.peak_soil = None self.diff = None if indir is not None: self.loadStack(indir) else: self.indir = None def loadStack(self, indir): """ Load the CT images. @indir (string) The directry path containing the CT iamages. """ self.indir = indir files = glob.glob(os.path.join(self.indir, '*.*')) files = [f for f in files if f.endswith('.cb')] #// '.cb' is the extension of the CT iamges generated with Shimazdu X-ray CT system if len(files) == 0: raise Exception('Stack loading failed.') files.sort() print('Stack loading: {}'.format(self.indir)) self.stack = [io.imread(f) for f in tqdm.tqdm(files)] self.stack = np.asarray(self.stack, dtype=np.uint16) #// '.cb' files is the 16-bit grayscale images self.shape = self.stack.shape return def checkStack(self): """ Check whether the CT images was loaded. """ if self.stack is None: raise Exception('The CT images not loaded.') def checkMask(self): """ Check whether the CT mask was computed. """ if self.mask is None: raise Exception('The mask not computed.') def saveStack(self, outdir): """ Save the processed images. @outdir (string) The directry path where self.stack will be saved. """ self.checkStack() self.outdir = outdir if not os.path.isdir(self.outdir): os.makedirs(self.outdir) print('Stack saving: {}'.format(self.outdir)) for i, img in enumerate(tqdm.tqdm(self.stack)): img = exposure.rescale_intensity(img, in_range=(0,255), out_range=(0,255)).astype(np.uint8) out = os.path.join(self.outdir, 'img%s.png' % str(i).zfill(4)) io.imsave(out, img) return请完整详细的解释每一行代码意思

这段代码是一个Python类的初始化方法，用于创建一个实例对象。参数indir是一个可选参数，表示CT图像所在的文件夹路径。如果传入了indir，就调用loadStack方法加载图像；否则，将实例的indir属性设置为None。...

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