cv2.flip函数

时间: 2023-10-19 08:33:05 浏览: 148
cv2.flip函数是OpenCV中的一个图片翻转函数。它可以用来对图像进行水平翻转、垂直翻转或同时进行水平和垂直翻转。函数的参数包括需要操作的图像和翻转方式。翻转方式有三种选项：1表示水平翻转，0表示垂直翻转，-1表示水平和垂直翻转。 使用cv2.flip函数的示例代码如下： ``` import cv2 image = cv2.imread('./test.jpg') image1 = cv2.flip(image, 1) # 水平翻转 image2 = cv2.flip(image, 0) # 垂直翻转 image3 = cv2.flip(image, -1) # 水平垂直翻转 ``` 在这个示例中，image1代表了水平翻转后的图像，image2代表了垂直翻转后的图像，image3代表了水平和垂直翻转后的图像。 这个函数在计算机视觉的图像处理中经常被用来进行数据增强，特别是在训练深度学习模型时。通过对图像进行翻转，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [opencv_python：cv2.flip() 图像翻转函数](https://blog.csdn.net/liang_baikai/article/details/123427421)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Opencv：图像翻转，cv2.flip(）函数](https://blog.csdn.net/weixin_40522801/article/details/106457122)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [python实现 computer-vision 机器视觉 计算机视觉 课程设计](https://download.csdn.net/download/nosetime/87798526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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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()

使用cv2.flip()函数对读取到的图像进行垂直翻转，第二个参数为0表示垂直翻转，为1表示水平翻转。 4. 进行水平翻转 python flipped_img2 = cv2.flip(img, 1) 使用cv2.flip()函数对读取到的图像进行水平翻转。...

解释cv2.flip

cv2.flip()是OpenCV中的一个函数，可以实现图像的翻转。该函数有三个参数：原始图像、翻转模式以及翻转后是否需要颜色反转。其中，翻转模式有以下三种： 1. 0：垂直翻转（沿x轴翻转） 2. 1：水平翻转（沿y轴翻转） 3...

cv2.flip()

cv2.flip()是OpenCV库中的一个函数，它可以用来翻转图像。该函数有三个参数，分别为要翻转的图像、翻转类型和翻转轴。其中，翻转类型有四种：水平翻转、垂直翻转、水平垂直翻转和不翻转。翻转轴为0表示水平轴，为1...

cv2.flip参数、

cv2.flip()函数的语法如下： python dst = cv2.flip(src, flipCode) 其中，参数解释如下： - dst: 翻转后的输出图像。 - src: 需要进行翻转的输入图像。 - flipCode: 翻转方式，可以取以下三个值之一： -...

cv2.flip的用法

cv2.flip函数的语法如下： python cv2.flip(src, flipCode[, dst]) 其中，src表示原始图像，flipCode是用来指定翻转方向的参数，dst是可选的输出图像。flipCode的取值可以是以下三种之一： - 0：表示沿x轴...

ret,frame = cap.read() frame = cv2.flip(frame, 1)#翻转 gray= cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)

这是用Python语言中的OpenCV库读取视频帧的代码。ret是一个布尔值，表示是否成功读取到一帧视频，而frame则表示当前的视频帧图像。cv2.flip()函数则是用来翻转视频帧的，其中的参数1表示水平翻转。

img = cv2.flip(cam.read()[1],1)

这是一行 Python 代码，用于读取摄像头的图像并进行水平翻转。cv2 是 OpenCV 库的一个模块，用于图像处理。...cv2.flip() 是 OpenCV 库中用于图像翻转的函数，1 表示水平翻转。最后，img 变量保存了翻转后的图像数据。

python利用OpenCV的cv2.flip()函数编写一个图像翻转的程序，要求按0键图像恢复原始大小，按1键图像垂直翻转，按2键图像水平翻转，按3键图像水平，垂直翻转

以下是使用cv2.flip()函数编写的图像翻转程序： python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') # 读取图像 while True: cv2.imshow('image', img) # 显示图像 key = cv2.waitKey(0) & 0xFF # 等待键盘...

I = cv2.imread("../7418.jpeg") h,w = I.shape[:2] # 极坐标变换中心 cx, cy = 508,503 cv2.circle(I,(int(cx),int(cy)),10,(255.0,0,0),3) #j O = polar(I,(cx,cy),(200,550)) O = cv2.flip(0,0) cv2.imshow('I',I) # cv2.imshow('O',O) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，首先使用 OpenCV 的 imread 函数读取一张图像，然后获取该图像的高度和宽度。接着定义极坐标变换的中心点坐标 (cx, cy)，并在图像上绘制一个蓝色的圆圈以标出该点。然后调用了 polar 函数，该函数...

下面是我的函数，在进else时会报刚刚的错误： def slot_vedioOpen(self): if self.flag_vedio_isOpen == False: self.flag_vedio_isOpen = True self.btn_videoOpen.setText("关闭视频") self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 获取画面的宽度和高度 width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) while True: ret, frame = self.cap.read() frame = cv2.flip(frame, 1) frame.flags.writeable = False frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # results = hands.process(frame) # process()是手势识别最核心的方法，通过调用这个方法，将窗口对象作为参数，mediapipe就会将手势识别的信息存入到res对象中 frame.flags.writeable = True frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("virtual drag", frame) # 0xff==27表示esc键退出 if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: break else: self.btn_videoOpen.setText("开启视频") self.flag_vedio_isOpen = False self.cap.release() # cv2.destroyAllWindows()

这个错误一般是因为 OpenCV 没有... frame = cv2.flip(frame, 1) # ... 这样，如果读取图像帧失败，就会跳过后续的代码，继续进行下一次循环。这可能会导致视频播放不流畅，但能够避免程序因为读取失败而崩溃。

import cv2 camera_path = 0 #0自带摄像头 1外接摄像头 capture = cv2.VideoCapture(camera_path) #初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D','I','V','X') video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960,540)) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame,(960,540)) # frame = cv2.flip(frame,0)#翻转 video_writer.write(frame) cv2.namedWindow("video",0) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break 如何将这串代码放入上面代码的打开摄像头

import cv2 from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog, QSlider from PyQt5.QtMultimedia import QMediaPlayer, QMediaContent from PyQt5....

帮我在这段代码里加一个能够展示加密后视频流的代码：import cv2 from threading import * from socket import * from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad import base64 import hashlib # 导入程序所需要的标准库 def encrypt(text, key): key=b'84d9ee44e457ddef' cryptor = AES.new(key, AES.MODE_CBC, b'0000000000000000') # 初始化加密器，使用 CBC 模式 ciphertext = cryptor.encrypt(pad(text, AES.block_size)) # 加密 return base64.b64encode(ciphertext) # 使用 base64 编码返回密文 flag = False # 设置程序结束的标志 ip = None # 定义IP变量 video = cv2.VideoCapture(0) # 调用本机的摄像头，获得视频流 def client(): # 定义客户端函数 global key global flag # 全局变量 global ip global video # 对 key 进行哈希处理，生成长度为 16 的加密密钥 key = b'84d9ee44e457ddef' addr = (ip, 6666) # IP和端口号 while True: _, img = video.read() # 读取视频流的内容，获得图像信息 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 s = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM) # 创建套接字，使用UDP通用协议 # 将获得到的图像信息，压缩成.jpg形式的图像数据 _, send_data = cv2.imencode('.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]) # 使用加密函数 encrypt 对发送的数据进行加密 send_data = encrypt(send_data.tostring(), key) s.sendto(send_data, addr) # 发送信息到客户端 s.close() # 关闭网络 if cv2.waitKey(1) & flag == True: # 循环退出 cv2.destroyAllWindows() break def video_loop(): # 定义一个函数在UI上显示摄像头实时数据，即正在传输的视频 global videopippip success, img = video.read() # 从摄像头读取照片 img = cv2.flip(img, 1) # 获得的图像是左右颠倒的，用flip来还原 if success: #如果成功读取，success=Ture cv2.waitKey(100) #等待100毫秒，确保图像显示在UI上的时间间隔 cv2image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGBA).astype('uint8') #将Im

# 获得输入框中的IP地址 root.quit() # 关闭UI界面 def on_closing(): # 定义关闭程序的函数 global flag flag = True # 修改程序结束的标志 video.release() # 释放摄像头资源 cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有...

优化代码：import cv2 from PIL import Image, ImageTk from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode import time def message(img): img = Image.fromarray(img, mode='RGB') decocdeQR = decode(img) if decocdeQR == []: print('none') video() else: print(decocdeQR[0].data.decode('utf-8')) video() def video(): cap = cv2.VideoCapture(0) ctime = time.time() while True: success, img = cap.read() if success == False: break img = cv2.flip(img, 1) cv2.imshow('拍摄', img) ptime = time.time() if cv2.waitKey(3) & (ptime - ctime > 5): message(img) break elif cv2.waitKey(3) & 0xFF == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() video()

3. 在循环内部调用 cv2.imshow 函数，会影响程序的运行效率。可以将其移动到循环外面，在循环内部只更新图像。 4. 在等待按键事件时，可以使用 cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q') 来判断是否按下了 'q' 键，这样...

import cv2 camera_path = 0 # 0：自带摄像头 1：外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸（且保证下面的frame也是这个尺寸） while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) # 必须要进行关闭 cv2.namedWindow("video", 0) # 窗口可拖动大小 cv2.imshow("video", frame) # 显示图像 key = cv2.waitKey(25) if key == 27: # esc的ASCII码值是27 video_writer.release() break # frame = cv2.flip(frame, -1) # 镜像：1、0、-1可实现旋转 # b, g, r = cv2.split(frame) # 分割通道图像 # cv2.imshow("b", b) # 显示图像 # cv2.imshow("g", g) # 显示图像 # cv2.imshow("r", r) # 显示图像 # frame = cv2.merge([b, g, r]) # 合并通道图像 在这样的基础上，实现通过按钮实行播放和暂停

frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.namedWindow("video", 0) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() cv2....

trans = Compose([ #transforms.RandomRotation(degrees=50), transforms.Flip(), ]) image = cv2.imread('C:/Users/12958/Desktop/apple.jpg') t = trans()

但是需要注意的是，transforms.Flip() 操作是针对 PIL 图像对象进行操作的，而你使用了 OpenCV 的 cv2.imread() 函数读取图像，得到的是一个 numpy 数组。所以在使用 transforms.Flip() 操作之前，需要将图像转换为 ...

import cv2 import numpy as np # 读取原始图像 img = cv2.imread('image.webp') # 缩放变换 scale_percent = 50 # 缩放比例 width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100) # 新图像宽度 height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100) # 新图像高度 dim = (width, height) resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) # 旋转变换 angle = 45 # 旋转角度 rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), angle, 1) rotated = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (img.shape[1], img.shape[0])) # 平移变换 x = 50 # 水平方向平移像素数 y = 100 # 垂直方向平移像素数 translation_matrix = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]]) translated = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (img.shape[1], img.shape[0])) # 裁剪变换 x1 = 100 # 左上角横坐标 y1 = 100 # 左上角纵坐标 x2 = 300 # 右下角横坐标 y2 = 300 # 右下角纵坐标 cropped = img[y1:y2, x1:x2] # 镜像变换 mirrored = cv2.flip(img, 1) # 在同一个窗口内分成六个子窗口来分别显示原图和变换后的图像 cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow('Image', 700, 700) cv2.imshow('Image', np.vstack((img, resized, rotated, translated, cropped, mirrored))) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()优化这段代码，并显示结果图

mirrored = cv2.flip(img, 1) transformed_images.append(mirrored) return transformed_images # 读取原始图像 img = cv2.imread('image.webp') # 定义要应用的变换 transformations = ['resize', 'rotate', '...
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