cv2.COLOR_RGB2BGRA

时间: 2023-10-08 14:13:31 浏览: 179
cv2.COLOR_RGB2BGRA是OpenCV中用于将RGB图像转换为BGRA图像的颜色空间转换标志。具体来说，它将RGB图像转换为BGRA图像，其中B表示蓝色通道，G表示绿色通道，R表示红色通道，A表示透明度通道。这个转换标志在需要处理具有透明度通道的图像时非常有用，例如在图像合成或图像叠加时。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Opencv色彩空间](https://blog.csdn.net/ShawLee0925/article/details/127767710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [opencv-python(六)：颜色空间及转换](https://blog.csdn.net/qq_40243750/article/details/113822979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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解析代码：img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.result = cv2.resize( self.result, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_AREA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是进行目标检测的推理过程，并将检测结果展示在界面上。 首先，使用OpenCV读取图片，然后对图片进行预处理，包括缩放、转换颜色空间、转换数据类型等。然后，将处理后的图片输入模型进行推理，得到检测...

img = cv2.imread(fileName) print(fileName) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label_4.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是将文件加载并读入到img变量中，然后对图像进行缩放（使用letterbox函数）以适应所选的img_size。最后将变换后的图像存入img中。在PyTorch的上下文中，这些变换是不进行梯度计算的，因为没有必要对它们...

# 获取窗口位置 left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd) # 获取窗口坐标 width = right - left height = bottom - top hwndDC = win32gui.GetWindowDC(hwnd) # 获取窗口DC mfcDC = win32ui.CreateDCFromHandle(hwndDC) saveDC = mfcDC.CreateCompatibleDC() saveBitMap = win32ui.CreateBitmap() saveBitMap.CreateCompatibleBitmap(mfcDC, width, height) saveDC.SelectObject(saveBitMap) saveDC.BitBlt((0, 0), (width, height), mfcDC, (0, 0), win32con.SRCCOPY) # 获取位图信息 bmpinfo = saveBitMap.GetInfo() bmpstr = saveBitMap.GetBitmapBits(True) # 转换为numpy数组 img = np.frombuffer(bmpstr, dtype='uint8') img.shape = (bmpinfo['bmHeight'], bmpinfo['bmWidth'], 4) # 转换为RGB格式 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2RGB) # 保存为bmp格式 cv2.imwrite('1.png', img) return img 图片颜色不对

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2RGB) # 保存为PNG格式 ret, png_data = cv2.imencode('.png', img) with open('1.png', 'wb') as f: f.write(png_data) return img 这样，您得到的图像应该颜色正确了...

#精准延迟包： from ctypes import windll import cv2 ##检测模式 import numpy as np #为睡眠做准备 TimeBeginPeriod = windll.winmm.timeBeginPeriod HPSleep = windll.kernel32.Sleep TimeEndPeriod = windll.winmm.timeEndPeriod #精准延迟 def Precise_delay(num): # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ TimeBeginPeriod(1) HPSleep(int(num)) # 减少报错 TimeEndPeriod(1) #截图模式 def Screenshot_Mode(ps_mode , pos_x,pos_y,mcx,mcy): if ps_mode == 0: from mss import mss Screenshot_value = mss() #目标检测范围 window_size_mss = (pos_x- mcx , pos_y - mcy , pos_x + mcx , pos_y + mcy) # monitor = 960-320,540-320,960+320,540+320 window_size = { "left":pos_x- mcx, "top":pos_y - mcy, "width":pos_x + mcx, "height":pos_y + mcy, } #目标检测中心点 core_x = int((window_size_mss[2]-window_size_mss[0])/2) core_y = int((window_size_mss[3]-window_size_mss[1])/2) elif ps_mode == 1: print("使用DXGI截图") from d3dshot import create # pip install d3dshot -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Screenshot_value = create("numpy",frame_buffer_size = 100) #目标检测范围 window_size = (pos_x- mcx , pos_y - mcy , pos_x + mcx , pos_y + mcy) #目标检测中心点 core_x = int((window_size[2]-window_size[0])/2) core_y = int((window_size[3]-window_size[1])/2) return window_size,core_x,core_y,Screenshot_value #检测模式 def Detection_mode(test_mode,Screenshot_value,window_size): if test_mode == 0: img = Screenshot_value.grab(window_size) img = np.array(img) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)#原版 elif test_mode == 1: img = Screenshot_value.screenshot(region=window_size) #使用opencv删除一个通道 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) return img window_size,core_x,core_y,Screenshot_value = Screenshot_Mode(0, 960, 540, 150, 150) print(window_size,core_x,core_y,Screenshot_value) img = Detection_mode(0, Screenshot_value, window_size) print(img) 这个代码实现了什么功能

2. 定义了一个截图模式函数 Screenshot_Mode，根据传入的模式参数选择使用 mss 或 d3dshot 库进行截图，并返回截图窗口的位置、中心点坐标和截图对象。 3. 定义了一个检测模式函数 Detection_mode，根据传入...

module 'cv2' has no attribute 'COLOR_BGRA2RGEB

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安卓开发 Bitmap.Config.ARGB_4444的位图传给c++ 该如何接收这张位图并显示

cvtColor(tmp, dst, cv::COLOR_BGRA4444_RGBA); } } catch (const cv::Exception& e) { AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap); jclass je = env->FindClass("org/opencv/core/CvException"); if (!je) je ...

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cv2.COLOR_RAF2BGR 是 OpenCV（计算机视觉库）中用于颜色空间转换的一个常量。在OpenCV中，"RAF"通常代表的是"Red, Green, Blue Alpha Format"，这是一种带透明度的RGBA格式。而 "BGR" 则是标准的“Blue, Green, ...

cv2.error: C:\ci\opencv_1512688052760\work\modules\imgproc\src\color.cpp:11016: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR) 这段代码会检查输入图像的通道数，如果通道数为1，则将其转换为3通道灰度图像；如果通道数为4，则将其转换为3通道RGB图像。然后你就可以在转换后的图像上使用cv2...

修改代码，消除错误，错误如下：OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

Imgproc.cvtColor(src_blur, src_gray, Imgproc.COLOR_BGRA2GRAY); } else { // handle the error case, e.g. print an error message or throw an exception } In this code, we first check the number of ...
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img = cv2.imread('F:/Ai/test/input/新建文件夹/merged_image.png') blackimg = cv2.imread('F:/Ai/test/input/新建文件夹/286.png') bgra = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2RGBA) b,g,r,a=cv2.split(bgra) print(bgra) cv将图片转换为rgba

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1：将所有的葡萄酒品种按照产区分类，看看哪个葡萄酒品类多：取前十名（条形图展示） 2：计算加利福尼亚葡萄酒占总数的百分比（精确到小数点后一位，饼状图展示，title = 加利福尼亚）

要完成这两个任务，你需要有包含葡萄酒品种、产区等信息的数据集。假设你已经有了一个名为`wines`的Pandas DataFrame，其中有一个列是`region`表示产区，你可以使用以下步骤： 1. **按产区排序并选择前十个最常见的产区** ```python top_regions = wines['region'].value_counts().head(10) ``` 这会返回一个Series，包含了前十个最常见产区及其对应的葡萄酒数量。 2. **创建条形图展示** ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(fi
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E260前围板项目气路原理图解析与介绍

资源摘要信息: "E260前围板项目气路原理图" 由于文件内容没有直接提供，只能依据标题和描述提供的信息进行解析。根据标题“E260前围板项目气路原理图.rar”和描述“E260前围板项目气路原理图”，我们可以推断出这是一份涉及具体工程项目（E260前围板项目）的气路系统设计图文件。以下是相关的知识点概述： 1. E260前围板项目： - 前围板通常是汽车内部的一个零件，位于前座和仪表板之间，用于隔绝发动机舱与乘员舱。 - E260可能指的是特定型号的汽车或者该项目的代号。需要进一步的资料来确认具体是指哪一个型号的汽车或项目。 2. 气路原理图： - 气路原理图是一种工程图纸，它展示了系统中气体流动的路径，包括气体的流向、压力和流量等关键参数。 - 在汽车工程中，气路原理图可能涉及空调系统、制动系统、动力辅助系统等多个与气体流动相关的子系统。 - 这些气路设计通常包括管道、阀门、气罐、传感器等元件，以及它们之间的相互连接方式。 3. 气路设计在汽车工程中的重要性： - 汽车的气路系统是其正常运作不可或缺的一部分，特别是在涉及安全和舒适度的系统中，如空调系统和制动系统。 - 气路设计的优劣直接影响到汽车的性能和可靠性。设计时需要考虑到气体流动的效率、安全性、系统响应速度和成本效益。 4. 气路原理图的解读和应用： - 气路原理图通常由工程师在产品设计阶段创建，用于指导制造和装配过程。 - 在维修和故障诊断时，技术人员也会参考气路原理图来确定问题所在并进行修复。 5. 压缩包子文件： - 压缩包子文件通常指的是将多个文件压缩成一个文件包，以便于存储和传输。 - 这里提到的“.rar”是文件压缩格式的一种，表明气路原理图文件是以RAR格式压缩的。 6. 文件名称列表： - 由于文件名称列表中只有一个文件“E260前围板项目气路原理图”，这表明压缩包内可能只包含了该气路原理图的文件。 综合上述信息，这份资源摘要信息针对的是某个可能的汽车工程项目——E260前围板项目的气路原理设计图。这份图纸对于了解和研究汽车前围板气路系统的配置、设计与功能有着重要的意义。对于汽车工程师、设计师和维修人员而言，这是工作中不可或缺的参考资料。同时，对于项目管理、产品质量控制和售后服务等方面也具有重要的参考价值。由于具体的气路设计图未被提供，无法进一步分析气路的具体结构和特点。如果需要详细解读具体的气路原理图，我们需要获取该RAR压缩文件的内容。