img = cv2.imread('./img/cat1.jpg') cv2.imread(img)

时间: 2023-05-19 22:04:54 浏览: 144
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Opencv从入门到放弃—2.图像处理（OpenCV = open(开源)+ c(ctrl c)+ v(ctrl v)）

非常抱歉，这不是一个问题，而是一段代码。这段代码中，cv2.imread()函数的第一个参数是图片的路径，第二个参数是读取图片的方式。正确的用法应该是img = cv2.imread('./img/cat1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)。
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img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用级联分类器 cats = cat_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, ...
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在python下读取并展示raw格式的图片实例

img = cv2.imread('cat.jpg') # 将图像数据写入RAW文件 img.tofile('cat.raw') 这段代码中： - cv2.imread()函数用于读取图片。 - tofile()函数将数据写入到文件中，生成名为cat.raw的文件。 #### 四、...

[ WARN:0@0.190] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('work1/cat.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:\Data\Python Data\work1\opencv.py", line 10, in <module> cv2.imshow('a', img) cv2.error: OpenCV(4.8.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:971: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'

1. cv::findDecoder imread_('work1/cat.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity 这个错误表明无法打开或读取图像文件。请确保图像文件路径正确，并且文件存在。 2. cv2.error: OpenCV(4.8.0) ...

cv2.imshow 分辨率设成1280 720

img = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 调整图像大小 img = cv2.resize(img, (1280, 720)) # 创建窗口并显示图像 cv2.namedWindow('result', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('result', img) # 等待...
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帮我把'C:\Users\lenovo\Desktop\1.jpg'进行如下处理：MAP 必须为 m x 3 的数组。请对 RGB 和灰度图像使用 im2gray。

img = cv2.imread(r'C:\Users\lenovo\Desktop\1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 转换为灰度 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检查是否已为灰度图 if len(gray_img.shape) == 2: # 单通道灰度图 ...

cv2中加载svm

img = cv2.imread("test.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) resized = cv2.resize(gray, (128, 128)) # 将图像转换为一维数组并进行预测 test_data = resized.reshape(1, -1).astype(np.float32)...

图像处理创建dataset，img_path，label的代码

img = cv2.imread(img_path) img = cv2.resize(img, (224, 224)) # 调整图像大小 img = np.array(img, dtype=np.float32) / 255.0 # 归一化图像 dataset.append((img, label)) # 打印数据集大小 print('Dataset...

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值，否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows找错误

这是一个Python函数的开头，用于导入需要使用的库。其中numpy库被导入并重命名为np，用于进行数学...cv2库被导入并重命名为cv，用于图像处理。 函数名称为contours_area，它的参数是一个轮廓，用于计算该轮廓的面积。

img1 = cv2.imread(("C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)哪里有问题

根据你提供的代码，img1 = cv2.imread(("C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)，有一个语法错误。在括号内的路径字符串应该使用单引号或双引号括起来，而不是两个括号。...

ROWS = 150 COLS = 150 # # ROWS = 128 # COLS = 128 CHANNELS = 3 def read_image(file_path): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR) return cv2.resize(img, (ROWS, COLS), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度：") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：关！" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：开！" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict if __name__ == '__main__': result = predict() for i in result: print(i)

这段代码是一个使用 VGG 模型进行图片分类的程序。代码中首先定义了图片的尺寸和通道数，然后定义了一个读取图片并进行缩放的函数 read_image。接着定义了一个预测函数 predict，其中加载了之前训练好的 VGG 模型并...

将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的InpaintingModel的预训练模型键值的结构：class Generator(nn.Module): def init(self): super(Generator, self).init() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x 另外修复部分代码定义为if __name__ == '__main__': root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() mask = cv.inRange(img, (0, 0, 0), (1, 1, 1)) image_tensor = transforms.ToTensor()(img) mask_tensor = transforms.ToTensor()(mask) image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) mask_tensor = mask_tensor.unsqueeze(0) generator = Generator() load_edgeconnect_weights(generator, 'E:/fin/models/gen.pth') image_tensor = image_tensor.cuda() mask_tensor = mask_tensor.cuda() generator = generator.cuda() with torch.no_grad(): output_tensor = generator(image_tensor, mask_tensor)

self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1) self.dbn2 = nn.BatchNorm2d(256) self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt titles = ['horse', 'bed', 'clock', 'apple', 'cat', 'plane', 'television', 'dog', 'dolphin', 'spider'] plt.figure(figsize=(18, 18)) original_img = plt.imread(f'real_or_drawing/train_data/0/0.bmp') plt.subplot(1, 5, 1) no_axis_show(original_img, title='original') gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) plt.subplot(1, 5, 2) no_axis_show(gray_img, title='gray scale', cmap='gray') gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) plt.subplot(1, 5, 2) no_axis_show(gray_img, title='gray scale', cmap='gray') canny_50100 = cv2.Canny(gray_img, 50, 100) plt.subplot(1, 5, 3) no_axis_show(canny_50100, title='Canny(50, 100)', cmap='gray') canny_150200 = cv2.Canny(gray_img, 150, 200) plt.subplot(1, 5, 4) no_axis_show(canny_150200, title='Canny(150, 200)', cmap='gray') canny_250300 = cv2.Canny(gray_img, 250, 300) plt.subplot(1, 5, 5) no_axis_show(canny_250300, title='Canny(250, 300)', cmap='gray')

接着，分别对灰度图像使用了不同的 Canny 边缘检测参数（50, 100）、（150, 200）、（250, 300），并将结果展示在一个 1 行 5 列的子图中。最后使用了一个 no_axis_show() 函数来去掉子图中的坐标轴，并为每个子图...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) print(features) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/092b08c53b49d92254db7874c0a7b073.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(clf.predict(features)) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 帮我把这写代码，增加打印图片的识别率

可以添加以下代码来计算并打印出识别率： python # 读取测试图像和标签 ...其中，test 文件夹包含了测试图像，每张图像的文件名为其真实标签，例如 cat.jpg 表示这张图像真实标签为 cat。

img1 = cv2.imread(("C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

在这个例子中，img1是一个变量，通过调用cv2.imread()函数来读取图像文件。括号中的第一个参数是图像文件的路径，即"C:\Users\zdy\Desktop\Learn\pythonProject\image\cat.jpg"。第二个参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE表示...

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 pic_file='./photo/cat.jpg' img_bgr = cv2.imread(pic_file,cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("input",img_bgr) # 分别获取三个通道的ndarray数据 img_b=img_bgr[:,:,0] img_g=img_bgr[:,:,1] img_r=img_bgr[:,:,2] '''按R、G、B三个通道分别计算颜色直方图''' b_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[0],None,[256],[0,255]) g_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[1],None,[256],[0,255]) r_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[2],None,[256],[0,255]) m,dev = cv2.meanStdDev(img_bgr) #计算G、B、R三通道的均值和方差 # img_r_mean=np.mean(r_hist) #计算R通道的均值 # print(m) # print(dev) '''显示三个通道的颜色直方图''' plt.plot(b_hist,label='B',color='blue') plt.plot(g_hist,label='G',color='green') plt.plot(r_hist,label='R',color='red') plt.legend(loc='best') plt.xlim([0,256]) plt.show() cv2.waitKey(0)

您可以使用OpenCV库中的cv2.imread函数读取图片，并将其分成三个通道（蓝色、绿色和红色）。然后，使用cv2.calcHist函数计算每个通道的颜色直方图。最后，使用matplotlib.pyplot库绘制每个通道的颜色直方图。 请...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("C:/Users/ASUS/Desktop\pythonProject/1_IAL(S0%BB3GU1RB]8C05.jpg") resized_img = cv2.resize(img, (300, 300)) # 将图像缩放成300*300像素大小 # 通过ps标尺工具获取猫头像素坐标 img[409:648, 325:542] #框选猫头，并加要求 b = resized_img.copy() img[409:648, 325:542] = b cv2.putText(resized_img, 'resize cat', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.putText(b, 'cat main', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) #创建一个横向窗口 main_window= np.hstack((resized_img, b)) # 显示图像 cv2.imshow("main", main_window) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread("C:/Users/ASUS/Desktop/pythonProject/1_IAL(S0%BB3GU1RB]8C05.jpg") resized_img = cv2.resize(img, (300, 300)) # 将图像缩放成300*300像素大小 # 框选猫头，并加要求 b = resized_img.copy() ...

读入题目1中的两幅结果图像，分别进行离散小波变换，将它们的对应成分（cA,cH,cV,cD）分别进行以下运算：（1）低频成分相加；（2）高频成分取大。然后，将计算结果进行小波逆变换。最后，输出各个环节的结果。（共20分）matlab

在MATLAB中，你可以使用 wavedec2函数进行离散小波变换（DWT），imadd函数用于两个低频成分（cA）的相加，max函数获取高频组件（cH、cV、cD）中的最大值，以及waverec2函数进行小波逆变换（IDWT）。...

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中秋节特献：明月祝福Flash动画素材

资源摘要信息:"明月的祝福flash动画是为中秋节设计的一款Flash动画素材。它通过Flash技术展现了中秋节的明月祝福主题，给观众带来了节日的快乐气氛。Flash动画是一种流行的技术，它通过矢量图形和时间线实现流畅的动画效果，被广泛应用于网页设计、广告、游戏和视频制作等各个领域。Flash动画可以包含动作脚本（ActionScript），这是一种类似于JavaScript的编程语言，用于控制动画的交互性和复杂的逻辑。 这款名为'明月的祝福'的Flash动画，可能包含了中秋节的传统元素，如满月、玉兔、月饼和桂花等。中秋节是华人传统节日之一，通常在这个时候，人们会观赏满月，品尝月饼，与家人团聚，表达对远方亲人的思念之情。Flash动画可以被嵌入到网页中，或者制作成可以在各种设备上播放的SWF文件。 在使用这个动画素材时，文件名'flash8803.fla'表示这是一个Flash源文件，通常以.fla扩展名保存，这个文件包含了动画的原始工程文件，允许用户进行编辑和修改。而'flash8803.swf'是一个编译后的Flash播放文件，.swf扩展名表示这个文件可以在支持Flash插件的浏览器中直接播放。最后一个文件'重要建议.txt'可能是一个文本文件，包含了使用这个Flash动画素材时需要注意的事项或使用建议，如兼容性问题、使用限制等。 Flash技术虽然非常流行，但它在2020年12月31日之后被Adobe公司宣布正式停止支持，这意味着新的浏览器不再支持Flash内容。因此，对于新项目来说，设计师可能需要考虑使用HTML5、CSS3和JavaScript等现代技术来创建动画效果，以确保动画可以在未来的设备和浏览器上顺利运行。尽管如此，对于那些尚未升级的老系统和设备，Flash动画仍然有其存在的价值和必要性。" 资源摘要信息:"中秋节是中国的传统节日之一，代表着团圆和丰收。在这一天，人们赏月、吃月饼、挂灯笼，通过各种活动来庆祝。Flash动画以其独特的交互性和视觉效果，在表现节日气氛方面具有独特的优势。'明月的祝福'这一动画素材，无疑能够抓住中秋月圆夜的意境，为用户提供视觉上的享受和情感上的共鸣。 在IT行业，Flash技术曾是网页动画制作的标准之一，它通过ActionScript编程语言来控制动画的流程和用户的交云动。但是，随着技术的发展，HTML5等新技术逐渐取代了Flash在动画领域的地位。HTML5提供了更好的跨平台支持，更强的可访问性，以及更先进的安全性，这使得它成为了构建现代网页动画和应用的首选技术。对于设计师而言，了解和掌握HTML5及相关技术，比如Canvas API和SVG，对于适应行业变化和满足新兴平台的需求至关重要。 此外，由于Flash支持的终止，对于维护和更新旧有Flash内容的组织来说，将内容迁移到新的技术平台是一项挑战。这就需要通过工具和脚本对旧的Flash文件进行转换，或者完全重制动画内容。同时，在转换过程中，要考虑到动画的版权、设计风格和用户体验等因素，以确保转换后的内容能够尽可能地保留原始作品的意图和美感。 最后，考虑到'重要建议.txt'文件的内容，设计师在使用'明月的祝福'Flash动画时，应仔细阅读这份文档中的指导和说明，了解如何正确使用素材，避免可能的版权问题，确保动画素材能够适应不同的使用场景和需求。"