cv2.imshow("img", img)

时间: 2023-10-10 08:07:10 浏览: 105
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解决Opencv+Python cv2.imshow闪退问题

这行代码使用了 OpenCV 库中的 imshow 函数来展示图像。它的第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要展示的图像。imshow 函数会创建一个新的窗口，并在窗口中展示图像。如果要在窗口中展示多个图像，可以使用不同的窗口名称。需要注意的是，在使用 imshow 函数后，必须调用 waitKey 函数来等待用户按下按键，否则窗口会一闪而过。
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python 解决cv2绘制中文乱码问题

最后，在主程序中，使用cv2.imread()函数读取一张图片，调用cv2ImgAddText()函数添加中文文本，然后使用cv2.imshow()函数显示最终的图片，并设置一个等待时间，通过cv2.waitKey()等待用户按键之后再关闭窗口和销毁...
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OpenCV-Python图像融合cv2.addWeighted权重加法函数详解.rar

cv2.imshow('Original Image 2', img2) cv2.imshow('Fused Image', result) # 等待用户按键，然后关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中，img1和img2各占50%的权重，因此融合后的...

import cv2 img = cv2.imread('D:/Download/windows_v1.6.0/img/99.jpg') # 垂直翻转 flipped_img1 = cv2.flip(img, 0) # 水平翻转 flipped_img2 = cv2.flip(img, 1) # 显示结果图像 cv2.imshow('xx', img) cv2.imshow('Image1', flipped_img1) cv2.imshow('Image1', flipped_img2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2.imshow('Image1', flipped_img2) 使用cv2.imshow()函数显示图像，第一个参数为窗口名称，第二个参数为要显示的图像。 6. 等待键盘输入，关闭所有窗口 python cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ...

cv2.imshow('Image', img)   cv2.imshow('Histogram', hist) cv2.imshow('Binary', binary) cv2.waitKey(0)

在OpenCV（Computer Vision and Pattern Recognition Library）中，cv2.imshow() 函数是一个用于显示图像的重要函数。当你看到这样的代码： python cv2.imshow('Image', img) cv2.imshow('Histogram', hist) ...

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

blur_mean = cv2.blur(img, (5, 5)) blur_box = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) blur_gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) blur_median = cv2.medianBlur(img, 5) cv2.imshow('Mean Filter', blur_mean) cv2.imshow('Box Filter', blur_box) cv2.imshow('Gaussian Filter', blur_gaussian) cv2.imshow('Median Filter', blur_median) cv2.waitKey(0)

这是一段使用OpenCV库对图片进行平滑处理的Python代码。具体来说，它通过cv2.imread()函数读取了一张图片...最后，使用cv2.imshow()函数将这四张处理后的图片显示出来，通过cv2.waitKey(0)函数等待用户输入后关闭窗口。

帮我解释下面的代码import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif') img_mean = cv2.blur(img, (5, 5)) img_box = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) img_median = cv2.medianBlur(img, 5) img_gussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) cv2.imshow('gs',img_gaussin) cv2.imshow('jz',img_mean) cv2.imshow('fk',img_box) cv2.imshow('zz',img_median) cv2.waitKey(0)

然后，它分别使用cv2.blur、cv2.boxFilter、cv2.medianBlur和cv2.GaussianBlur四个函数对img进行了不同类型的滤波处理，生成了四个新的图像img_mean、img_box、img_median和img_gaussian。这四个函数分别对应了均值...

请帮我优化一下这段代码if __name__=="__main__": input_dir = "./1.jpg" original_img, gray_img, RedThresh, closed, opened = Img_Outline(input_dir) box, draw_img = findContours_img(original_img,opened) #draw_img = findContours_img(original_img, opened) result_img = Perspective_transform(box,original_img) cv2.imshow("original", original_img) cv2.imshow("gray", gray_img) cv2.imshow("closed", closed) cv2.imshow("opened", opened) cv2.imshow("draw_img", draw_img) cv2.imshow("result_img", result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2.imshow("result_img", result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main() 这样可以使得代码更加清晰，每个函数只负责一个功能，易于维护和扩展。

img_gray_data = cv2.imread('./images/messi.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_bgr_data = cv2.cvtColor(img_gray_data, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.imshow('gray', img_gray_data) cv2.imshow('bgr', img_bgr_data) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.imread() 函数用于读取图像，cv2.cvtColor() 函数用于将灰度图像转换为 BGR 彩色图像，cv2.imshow() 函数用于显示图像，cv2.waitKey() 函数用于等待用户按下键盘，cv2.destroyAllWindows() 函数用于关闭...

解释一下这些代码 import cv2 img = cv2.imread('image.png') hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([30,150,50]) upper_red = np.array([255,255,180]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这些代码可以用来检测图像中的红色部分，并在图像上显示出红色部分。它先从图像中读取数据，然后将其转换为HSV颜色空间，定义红色的范围，使用inRange函数检测出红色部分，然后用bitwise_and函数显示红色部分，最后...

cv2.imshow('original_img', img) cv2.imshow('new_img', newimg / 200) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()怎么修改窗口大小

要修改窗口大小，可以在调用cv2.imshow()函数时，使用cv2.namedWindow()函数创建窗口，并通过cv2.resizeWindow()函数设置窗口大小。例如，以下代码创建一个名称为'original_img'的窗口，并将其大小设置为800x600像素...

img_bgr_data = cv2.imread('./images/messi.jpg') img_hsv_data = cv2.cvtColor(img_bgr_data, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow('bgr', img_bgr_data) cv2.imshow('hsv', img_hsv_data) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这是一段使用 OpenCV 库读取和显示图像的 Python 代码。它将读取名为 messi.jpg 的图像文件，并将其转换为 HSV 颜色空间，然后在两个窗口中显示原始图像和转换后的图像。最后，它将等待用户按下任意键，然后关闭所有...

import cv2 import numpy as np def getContours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours( img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE ) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) print(area) if area > 500: cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) path = "/home/robot/code.py/shape.jpg" img = cv2.imread(path) imgContour = img.copy() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50) getContours(imgCanny) imgBlank = np.zeros_like(img) cv2.imshow("Original", img) cv2.imshow("Gray", imgGray) cv2.imshow("Blur", imgBlur) cv2.imshow("Canny", imgCanny) cv2.imshow("Blank", imgContour) cv2.waitKey(0)有什么bug

imgContour = img.copy() imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1) imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, 50, 50) getContours(imgCanny) imgBlank = np....

cv2.imshow("1", img) cv2.imshow("2", equ) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()怎么修改窗口大小

cv2.imshow("1", img) cv2.namedWindow("2", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow("2", 640, 480) cv2.imshow("2", equ) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中，cv2.WINDOW_NORMAL参数告诉cv...

import cv2 # 读取两张图片，要求图片大小相同 img1 = cv2.imread('./images/sub_img1.png') img2 = cv2.imread('./images/sub_img2.png') # 将两张图片做差 result_img = cv2.subtract(img1, img2) # 显示原图和处理后的图片 cv2.imshow('img1', img1) cv2.imshow('img2', img2) cv2.imshow('result_img', result_img) # cv2.imwrite('./images/sub_result.png',result_img) # 等待用户按下任意按键退出 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()解析代码

cv2.imshow('img2', img2) cv2.imshow('result_img', result_img) 使用 cv2.imshow 函数将原图和处理后的图片显示出来，其中第一个参数为窗口名称，第二个参数为要显示的图片。 5. 等待用户按下任意按键退出...

cv2.imshow(‘Origin’,img) cv2.imshow(‘Laplace’,im)实现了什么

在这个代码中，使用了两次cv2.imshow()函数，第一次显示原始图像img，第二次显示Laplace滤波后的图像im，分别命名为‘Origin’和‘Laplace’的窗口中。这样可以方便地比较两幅图像的差异。需要注意的是，这段代码...

img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg') #, cv2.IMREAD_GRAYSCALE up = cv2.pyrUp(img) up_down = cv2.pyrDown(up) cv2.imshow("up_down", up_down) cv2.imshow("up_downs", np.hstack((img, up_down))) up = cv2.pyrUp(img) up_down = cv2.pyrDown(up) cv2.imshow("img-up_down", img - up_down) 这段代码什么意思？

The image is loaded into a variable named "img". Assuming that the image file exists at the specified location, the imread() function will return a NumPy array representing the image. This array ...

帮我解释下面的代码img=cv2.imread(‘ C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif ',1) thr,img1=cv2.threshold(img,140,255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('py',img1) con,hie=cv2.findContours(img1,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,con,-1,(0,255,0),3) cv2.imshow('123',img) cv2.waitKey(0)

具体来说，它首先使用cv2.imread函数读取了一张图像1.jfif，并将其存储为一个numpy数组img，这里的参数1表明读取的图像是彩色图像。然后，它使用cv2.threshold函数对img进行了二值化处理，将像素值大于等于140的像素...

帮我解释下面的代码img=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif'',0) img1=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/2.jfif'',0) h,w=img1.shape[:2] size=(int(w-813),int(h-729)) print(size) shr=cv2.resize(img1,size,interpolation=cv2.INTER_AREA) dst=cv2.addWeighted(img,0.2,shr,0.8,1) cv2.imshow('py',dst) cv2.imshow('12',shr) cv2.imshow('1',img) cv2.waitKey(0)

这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理。具体地，它加载了两张图像，分别是1.jfif和2.jfif，使用了灰度模式（0）进行读取。...最后，它使用cv2.imshow函数将三幅图像分别显示出来，并等待用户按下一个按键才关闭窗口。

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