src = cv2.imread(fn)

时间: 2024-03-04 10:46:16 浏览: 125
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解决python cv2.imread 读取中文路径的图片返回为None的问题

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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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运行程序报错，提示numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 0，img = cv2.imread('1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) row_sum = np.sum(img != 0, axis=1) plt.plot(row_sum) plt.show()

img = cv2.imread('/path/to/1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 统计每行像素不为零的点的个数 row_sum = np.sum(img != 0, axis=1) # 绘制图像 plt.plot(row_sum) plt.show() 在这里，/path/to/1.tiff应该...

img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

其中，cv2.IMREAD_GRAYSCALE 表示以灰度模式读取图像，即将图像转换为单通道的灰度图像。 如果要读取的图像不在当前工作目录下，需要使用图像的完整路径来代替文件名 'gaussian.bmp'。例如，如果图像存储在名为 '...

depth = cv2.imread(depth_path+filename, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

根据提供的引用内容，depth = cv2.imread(depth_path+filename, cv2.IMREAD_UNCHANGED)是使用OpenCV库中的imread函数读取深度图像。其中depth_path是深度图像所在的路径，filename是深度图像的文件名。cv2.IMREAD_...

color = cv2.imread(color_dir).astype(np.float32) / 255.0 depth = cv2.imread(depth_dir, cv2.IMREAD_UNCHANGED).astype(np.float32) / 1000.0

类似地，cv2.imread(depth_dir, cv2.IMREAD_UNCHANGED)加载了名为depth_dir的深度图像文件，并将其存储在变量depth中。cv2.IMREAD_UNCHANGED参数告诉OpenCV保持深度图像的原始通道数和数据类型。 最后，....

for i in range(10): imgL = cv2.imread('left{i}.jpg') imgR = cv2.imread('right{i}.jpg')

This code snippet reads 10 pairs of images named 'left{i}.jpg' and 'right{i}.jpg', where i is a variable that takes on values from 0 to 9 in the range function. The images are read into imgL and imgR ...

x_train_path = os.path.join(base_dir, "image") y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label') x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR) y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

这个错误通常是由于 cv2.imread() 没有读取到图片导致的。可以使用以下方法检查读取到的图片是否为 None： print(x_train is None) print(y_train is None) 如果输出结果中有一个为 True，那么说明该...

img = cv2.imread('4/6.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

好的，我明白了。你的第一个问题是关于Python中使用OpenCV库中的imread()函数读取...img = cv2.imread('4/6.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 其中，第一个参数是图像文件的路径，第二个参数是指定读取为灰度图像。

imgname = os.path.splitext(os.path.basename(imgpath))[0] img = cv2.imread(imgpath, cv2.IMREAD_COLOR)详细解释以及库函数介绍

cv2.imread(imgpath, cv2.IMREAD_COLOR)：使用OpenCV库读取图片，其中imgpath为图片路径，cv2.IMREAD_COLOR表示以彩色模式读取图片。返回一个numpy数组，即图片的像素矩阵。 需要注意的是，该代码需要引入os和cv2库...

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)

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, ...

def imread(filename, flatten=False): """根据图片路径，将图片读取为cv2的图片处理格式.""" if not os.path.isfile(filename): raise FileNotExistError("File not exist: %s" % filename) # choose image readin mode: cv2.IMREAD_UNCHANGED=-1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE=0, cv2.IMREAD_COLOR=1, readin_mode = cv2.IMREAD_GRAYSCALE if flatten else cv2.IMREAD_COLOR if PY3: img = cv2.imdecode(np.fromfile(filename, dtype=np.uint8), readin_mode) else: filename = filename.encode(sys.getfilesystemencoding()) img = cv2.imread(filename, readin_mode) return img

这是一个名为imread的...在Python 2中，首先将文件名编码为系统文件编码格式，然后使用cv2.imread函数进行解码。 最后，函数返回解码后的图像。 这个函数可以方便地读取图像并根据需要选择解码方式（灰度或彩色）。

img = cv2.imread(os.path.join(data_path, file))和img = cv2.imread(file)的区别

这两行代码的区别在于第一个代码使用了os.path.join()函数来拼接图片所在的完整路径，而第二个代码直接使用了相对路径或绝对路径来读取图片。如果你已经确定了图片所在的路径并且可以直接访问，那么两行代码的效果...

image = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR)怎么修改

2. 读取带透明通道的图像：将第二个参数改为cv2.IMREAD_UNCHANGED，例如：image = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) 3. 读取原始图像，不做任何修改：将第二个参数改为cv2.IMREAD_ANYCOLOR，例如：...

img1 = cv2.imread(sys.argv[1]) img2 = cv2.imread(sys.argv[2])

这段代码使用了OpenCV库中的...读取的图片可以用于进行图像处理或计算机视觉任务。需要注意的是，读取的图片数据以numpy数组的形式存储在img1和img2中，可以使用numpy和OpenCV库中提供的函数对其进行进一步的处理。

image = cv2.imread(args.path_image) args = vars(parser.parse_args()) image2 = cv2.imread(args["path_image"])

这是一个 Python 代码片段，用于读取指定路径下的图像文件。首先，使用 argparse 库解析命令行参数，将图像文件路径存储在 ...然后，使用 OpenCV 库中的 imread 函数读取图像文件并将其存储在 image 和 image2 变量中。

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)中第二个参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE的作用

cv2.IMREAD_GRAYSCALE作为cv2.imread()函数的第二个参数指定了读取图像时的标志，表示读取的图像将以灰度模式加载，即将彩色图像转换为灰度图像。以灰度模式加载的图像只有一个通道，每个像素点的数值表示该像素的...

img=cv2.imread(file_name,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)什么意思

其中，cv2.IMREAD_GRAYSCALE 是 imread 函数的一个参数，它指定了图像的读取模式。在这里，使用 IMREAD_GRAYSCALE 模式读取图像，它将彩色图像转换为灰度图像。 读取后的图像将被存储在名为 img 的变量中。可以使用...

# 读取待校正图像 img = cv2.imread('input.jpg') # 获取颜色校正目标 calibration_target = cv2.imread('calibration_target.jpg')

其中，cv2.imread()函数用于读取图像文件，参数为图像文件的路径。在读取图像文件时，需要确保图像文件的路径正确，并且图像文件存在。 示例代码中的文件名为input.jpg和calibration_target.jpg，可以根据...

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