src = cv2.imread(fn)
时间: 2024-03-04 17:46:16 浏览: 35
cv2.imread(fn)是OpenCV库中的一个函数,用于读取图像文件。它接受一个参数fn,表示图像文件的路径。函数会返回一个表示图像的多维数组,即图像的像素矩阵。
在这个代码片段中,src是一个变量,通过调用cv2.imread(fn)函数来读取图像文件,并将读取到的图像数据存储在src变量中。这样,我们就可以通过src来访问和处理这个图像了。
需要注意的是,cv2.imread()函数默认以彩色图像的方式读取图像文件。如果要以灰度图像的方式读取,可以在调用函数时传入参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE。
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src = cv2.imread('../Img/1685795920851.jpg',cv2.IMREAD_ANYCOLOR) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0,tileGridSize=(8,8)) dst = clahe.apply(src) cv2.imread('src',src) cv2.imread('clahe',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这段代码为什么错误
这段代码中有几个地方需要修改:
1. `cv2.imread('src',src)`和`cv2.imread('clahe',dst)`这两行代码应该修改为`cv2.imshow('src',src)`和`cv2.imshow('clahe',dst)`,用于显示原始图像和均衡化后的图像。
2. `cv2.imread('../Img/1685795920851.jpg',cv2.IMREAD_ANYCOLOR)`中的第一个参数是图片路径,应该使用具体的路径来替换`../Img/1685795920851.jpg`,确保文件路径正确。
3. 应该在`cv2.waitKey(0)`之前添加`cv2.imshow()`来显示图像,例如:
```python
import cv2
# 读入图像
src = cv2.imread('../Img/1685795920851.jpg', cv2.IMREAD_ANYCOLOR)
# 创建CLAHE对象并设置参数
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
# 对图像进行直方图均衡化
dst = clahe.apply(src)
# 显示结果
cv2.imshow('src', src)
cv2.imshow('clahe', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,如果你使用的是Jupyter Notebook等交互式环境,则需要使用`cv2.waitKey()`来等待用户按下键盘,否则图像会立即关闭。如果你在命令行中执行脚本,则可以使用`cv2.waitKey(0)`来等待键盘输入,直到用户按下任意键为止。
import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('110.jpg',0),(200,200) img2=cv2.imread('111.jpg',0),(200,200) img3=cv2.imread('112.jpg',0),(200,200) img4=cv2.imread('210.jpg',0),(200,200) img5=cv2.imread('211.jpg',0),(200,200) img6=cv2.imread('212.jpg',0),(200,200) img7=cv2.imread('310.jpg',0),(200,200) img8=cv2.imread('311.jpg',0),(200,200) img9=cv2.imread('312.jpg',0),(200,200) train_images=[img1,img2,img3,img4,img5,img6,img7,img8,img9] labels=np.array([0,0,1,1]) recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() recognizer.train(train_images,labels) testimg=cv2.imread('paizhao.jpg',0) label,confidence=recognizer.predict(testimg) print('匹配标签:',label) print('可信程度:',confidence)
这段代码存在一些问题,首先应该将第一行代码中的两个import语句分开写,使用换行符或分号分隔。其次,对于每个图像,应该使用cv2.resize()函数将其大小调整为(200,200)。最后,labels应该包含与train_images中的图像数量相同的元素。
下面是修改后的代码:
```
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('110.jpg', 0)
img1 = cv2.resize(img1, (200, 200))
img2 = cv2.imread('111.jpg', 0)
img2 = cv2.resize(img2, (200, 200))
img3 = cv2.imread('112.jpg', 0)
img3 = cv2.resize(img3, (200, 200))
img4 = cv2.imread('210.jpg', 0)
img4 = cv2.resize(img4, (200, 200))
img5 = cv2.imread('211.jpg', 0)
img5 = cv2.resize(img5, (200, 200))
img6 = cv2.imread('212.jpg', 0)
img6 = cv2.resize(img6, (200, 200))
img7 = cv2.imread('310.jpg', 0)
img7 = cv2.resize(img7, (200, 200))
img8 = cv2.imread('311.jpg', 0)
img8 = cv2.resize(img8, (200, 200))
img9 = cv2.imread('312.jpg', 0)
img9 = cv2.resize(img9, (200, 200))
train_images = [img1, img2, img3, img4, img5, img6, img7, img8, img9]
labels = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])
recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
recognizer.train(train_images, labels)
testimg = cv2.imread('paizhao.jpg', 0)
testimg = cv2.resize(testimg, (200, 200))
label, confidence = recognizer.predict(testimg)
print('匹配标签:', label)
print('可信程度:', confidence)
```
请注意,我们还将标签修改为包含与train_images中的图像数量相同的元素,并将图像112的标签从1更改为0,图像310和312的标签从1更改为2。这样,labels就对应于train_images中每个图像的标签。