cv2.imread源代码

时间: 2023-11-02 14:57:59 浏览: 150
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VC ImgView 源代码

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cv2.imread源代码可以通过查看OpenCV的源代码来获取。为了查看OpenCV的源代码，您可以按照以下步骤操作： 1. 安装cmake，这是一个用于构建OpenCV的工具。 2. 获取OpenCV的源代码，可以通过下载压缩包或者使用版本控制系统（如Git）来获取。 3. 使用cmake配置和生成一个.sln工程文件。 4. 打开生成的工程文件，并查找cv2.imread函数的源代码。 请注意，具体的操作步骤可能因您使用的操作系统和OpenCV版本而有所不同。您可以搜索相关教程或文档来获取更详细的指导。
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Mat imageMat = Cv2.ImRead(filePath, ImreadModes.Unchanged); imageMat 是empty

3. OpenCV库配置问题：如果你是从源代码构建OpenCV库，可能需要检查配置和编译选项是否正确。 为了进一步调试和确定问题的原因，你可以尝试以下方法： 1. 使用绝对路径：尝试使用绝对路径来加载图像，确保路径是...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0识别滑动验证码的验证区域帮我优化一下源代码

thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) thresh = cv2....

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def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。 3. 创建保存文件夹及其子文件夹。 4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机...

cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)代码含义以及源代码讲解

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cnts,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in cnts: #获取边界框的位置 (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c) cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2) cv2.rectangle(img2, (x, y), (x + w, y + h), (0 ,0, 255), thickness=2)代码含义以及各个源代码的讲解

img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 转换为灰度图像并进行二值化 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh1 = cv2.threshold(gray1, 127, 255...

cv2.getAffineTransform() 和 cv2.warpAffine() 函数

img = cv2.imread('input.jpg') # 定义三角形的三个点 src = np.float32([[50, 50], [200, 50], [50, 200]]) # 定义新三角形的三个点 dst = np.float32([[70, 100], [180, 70], [100, 192]]) # 获取仿射变换矩阵 ...

gray = cv2.cvtColor(im0, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

im0 = cv2.imread('image.jpg') # 将彩色图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(im0, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 请注意，上述代码中的image.jpg是一个示例图像文件名，你需要将其替换为你自己的图像文件名。

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但是，我可以为您提供cv2.Canny函数的Python源代码和简单的使用示例： python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # 显示结果 cv2.imshow...

代码实现cv2.findHomography()函数

以下是使用OpenCV库中的cv2.findHomography()函数实现的示例代码： python import cv2 import numpy as np #读取图像 img_src = cv2.imread('source_image.jpg') img_dst = cv2.imread('destination_image.jpg'...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Qing'son/Desktop/新建文件夹/shabi.py", line 8, in <module> gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.5.1) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-i1s8y2i1\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor' Process finished with exit code 1

image = cv2.imread('image.jpg') 请将 'image.jpg' 替换为你实际的图像文件名。这样可以确保代码能够找到图像文件。 如果问题仍然存在，请提供完整的代码和图像文件路径，以便我更好地帮助你解决问题。

cv2.cvtColor参数

img = cv2.imread('test.jpg') # 将BGR颜色空间转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR颜色空间转换为RGB颜色空间 rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

cv2.blur()

cv2.blur()函数首先对源图像进行卷积运算，卷积核是一个归一化的矩阵，对于每个像素点，将其与卷积核对应位置的像素点相乘，再求和，最后除以卷积核的总和，得到新的像素值。这样每个像素点都会通过周围像素的平均值...

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