opencv里面import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt

时间: 2023-09-21 11:10:04 浏览: 223
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numpy+opencv 两个函数库

star3星 · 编辑精心推荐
这段代码的作用是导入三个Python库：numpy、cv2和matplotlib.pyplot。这些库可以帮助我们进行图像处理和可视化。具体来说，numpy库提供了高效的数组操作功能，cv2库是OpenCV图像处理库，提供了各种图像处理函数，而matplotlib.pyplot库可以用于绘制图像和图表。在导入这些库之后，我们可以使用它们提供的函数和工具来进行图像处理和可视化。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 #原数据 data=np.array([[72.03,241.2,1592.74],[73.84,241.2,1855.36],[74.49,244.8,2129.60],[76.68,250.9,2486.86],[78.00,250.9,2728.94],[79.68,252.2,3038.90]]) #要预测数据的真实值 data_T=np.array([[81.21,256.5,3458.05],[82.84,259.4,3900.27],[84.5,262.4,4399.06],[86.19,265.3,4961.62],[87
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opencv-ndarray-conversion:NumPy ndarray⇋OpenCV Mat转换，就可以了

NumPy ndarray⇋OpenCV Mat转换，就可以了。 原料药 class NDArrayConverter ：转换器类 NDArrayConverter::NDArrayConverter() ：构造函数 cv::Mat NDArrayConverter::toMat(const PyObject* o) ：将NumPy ndarray转换为cv::Mat 。 o是表示ndarray的Python表示形式的对象。 返回cv::Mat ，它是o的OpenCV表示形式。 PyObject* NDArrayConverter::toNDArray(const cv::Mat& mat) ：将cv::Mat转换为NumPy ndarray。 mat是要转换的cv :: Mat。 返回PyObject* ，它是ndarray的Python表示形式。 例子 examples.cp

import cv2 import numpy as np import imutils import matplotlib.pyplot as plt

这是一段 Python 代码，其中导入了一些常用的图像处理库 cv2、numpy、imutils 和 matplotlib。这些库可以用来读取、处理和展示图像。具体来说，cv2 是 OpenCV 库，可以用来读取和处理图像；numpy 是一个常用的数学库...

import cv2,os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt # read image img = cv2.imread('image.jpg') # convert color space img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # display image plt.imshow(img) plt.show() Keep in ...

import imutils import time import cv2 import numpy as np from kalman import * import matplotlib.pyplot as plt

您的代码看起来是在使用Python编写一个计算机视觉相关的程序。根据您的代码，您可能需要安装一些额外的库来运行它。在Ubuntu上进行Python编程，可以按照以下步骤安装和配置所需的库： 1. 安装pip：打开终端，输入...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt翻译成C++

对于numpy，你会导入<Eigen/Dense>（如果使用Eigen库）或类似<opencv2/core.hpp>（如果是OpenCV）来处理矩阵操作。 对于matplotlib，在C++中通常不会直接使用，因为它是一个图形库，而C++有自己的绘图库如...

解释这段代码：import cv2 from pylab import * import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt

- import cv2: 导入了OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务。 - from pylab import *: 从pylab模块中导入所有的函数和变量，pylab是一个Python科学计算的库，它集成了matplotlib、numpy等模块。 - import ...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline img =cv2.imread("C:\\Users\\86135\\Desktop\\pj\\c.jpg")

import cv2是Python中OpenCV库的导入语句，用于图像处理和计算机视觉任务。import matplotlib.pyplot as plt是Python中Matplotlib库的导入语句，用于绘制图表和可视化数据。%matplotlib inline是Jupyter ...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img=cv2.imread('1.jpg') cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

import cv2 print(cv2.__version__) 如果你的opencv库没有正确安装，那么你需要重新安装它。如果你的opencv库已经正确安装，那么你需要确保你的代码和图像文件都位于同一目录下。如果你还是遇到问题，请提供更...

import numpy as np import cv2 from copy import deepcopy from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt

其中，numpy是用于进行数值计算和数组操作的库，cv2是OpenCV库，用于图像处理和计算机视觉任务，copy库用于进行对象的深拷贝，PIL库用于图像处理和操作。此外，还导入了matplotlib库中的pyplot模块，用于绘制图表和...

import cv2 import numpy as np import tkinter as tk from tkinter import * from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image import matplotlib.pyplot as plt class ImageProcessor: def __init__(self): self.image = None self.roo

这段代码是一个图像处理类的初始化函数，其中包含了一些常用的导入库和...接着调用OpenCV库中的cv2.namedWindow()函数创建一个图像窗口，并设置窗口名称。最后调用Tkinter库中的pack()函数将创建的窗口显示在屏幕上。

import numpy as np import paddle as paddle import paddle.dataset.mnist as mnist import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path from paddle.vision.datasets import DatasetFolder,ImageFolder from paddle.vision.transforms import Compose,Resize,Transpose import paddle.nn.functional as F from sklearn.metrics import confusion_matrix,f1_score,classification_report import seaborn as sns import json import gzip import cv2 as cv from tqdm import tqdm import paddle.vision.transforms as T from paddle.static import InputSpec from paddle.metric import Accuracy

- cv2：OpenCV库中的一个模块，用于图像处理和计算机视觉。 - tqdm：Python的一个进度条库，可以用于显示迭代过程中的进度条。 - InputSpec：paddle框架中的输入数据规格类，用于定义输入数据的形状和类型。 - ...

from tkinter import * from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image import random import math import numpy as np import os import colorsys import cv2 from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter canvas_width = 600 canvas_height = 600 world_width = 0.05 world_heigth = 0.05

- cv2 是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的Python接口，提供了很多计算机视觉和图像处理的功能。 - scipy.ndimage.filters 是SciPy库中的一个模块，提供了一些图像过滤器函数，如高斯滤波。 接...

import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np image = cv2.imread("0.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2) cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True) cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True) if len(cnt) == 4: cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 ) plt.imshow(image) plt.show()

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread("0.jpg") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold...

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

可以尝试使用cv2.cvtColor()函数将BGR顺序转换为RGB顺序。 4. 图片数据类型错误：OpenCV默认使用8位无符号整数表示像素值，而matplotlib默认使用浮点数表示像素值。如果读取的图片数据类型与预期不符，可能会导致...

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt # 读取图片并转为灰度图像img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 计算灰度直方图hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # 显示灰度直方图plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])plt.show() # 计算二维直方图hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)hist2d = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) # 显示二维直方图plt.imshow(hist2d, interpolation="nearest")plt.show()

最后，使用matplotlib库中的plt.hist()函数和plt.imshow()函数分别显示灰度直方图和二维直方图。其中，灰度直方图使用一维的256个bin来表示灰度级别的分布情况，而二维直方图则使用180个bin表示色调(hue)的分布情况...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy #读图 img = cv2.imread(r'C:\Users\1337380312\Desktop\graduation project\grey-scale map\zhuang71-cold (5).jpg.jpg') #转换成灰度图 img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #显示灰度图 cv2.imshow('gray_img',img2) cv2.waitKey(0) #获取直方图，由于灰度图img2是二维数组，需转换成一维数组 plt.hist(img2.ravel(),256) #显示直方图 plt.show() cv2.waitKey(0)

其中，cv2.imread()函数读取图片，cv2.cvtColor()函数将其转换为灰度图，cv2.imshow()函数显示灰度图，plt.hist()函数获取直方图数据并绘制直方图，plt.show()函数显示直方图。需要注意的是，cv2.imshow()和cv2....

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread(r'C:\Users\lenovo\Desktop\tupian\bridge.jpg') #打开图像，默认为BGR格式 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 gray = np.float32(gray) #转换为浮点类型 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,8,0.1,100) #检测角，最多6个 corners = np.int32(corners) #转换为整型 for i in corners: #角点展示 x,y = i.ravel() #将i转换为一维数组 cv2.circle(img,(x,y),4,(0,0,255),-1) #用红色圆点标注找到的角 cv2.imshow(img)

import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'C:\Users\lenovo\Desktop\tupian\bridge.jpg') #打开图像，默认为BGR格式 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 gray = np.float...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def staticphoto(): # 定义CascadeClassifier face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\caesar\anaconda3\envs\opencv\Lib\site-packages\cv2\data' r'\haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('img1.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, (50,50), (100,100)) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) 该函数如何在画框的时候进行框的个数的计数

import matplotlib.pyplot as plt def staticphoto(): # 定义CascadeClassifier face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\caesar\anaconda3\envs\opencv\Lib\site-packages\cv2\data' r'\haarcascade_...

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