读取 img = cv.imread(f_path) 中 img的灰度图像

时间: 2024-05-07 22:18:31 浏览: 157
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显示图像像素坐标和灰度值vs+c++

可以使用 OpenCV 库中的 cvtColor 函数将彩色图像转换成灰度图像。具体操作如下： ```python import cv2 as cv # 读取彩色图像 img = cv.imread(f_path) # 将彩色图像转换成灰度图像 gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) ``` 其中，cv.COLOR_BGR2GRAY 是将 BGR 彩色空间转换成灰度空间的参数。可以根据需要选择不同的转换参数。
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img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_min = np.min(img) img_max = np.max(img - img_min) fs = (img - img_min) / img_max 2. **傅里叶变换**：对归一化的图像进行二维傅里叶变换，将图像从空间...
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Python+OpenCV：图像操作与函数调用详解

- 图片读取函数cv2.imread(img_path, flag)用于加载图像，其中img_path是图片路径，即使路径错误也不会报错，但返回的图片对象可能为None。flag参数可以选择不同的读取模式： - cv2.IMREAD_COLOR（默认...

img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.pic_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

- np.fromfile(self.pic_path, dtype=np.uint8) 使用 NumPy 库的 fromfile() 函数从文件中读取图像数据，并返回一个 NumPy 数组。 - dtype=np.uint8 指定 NumPy 数组的数据类型为无符号 8 位整数，因为图像...

#测试的方法进行操作，得到最终的预测数字。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import cv2 @tf.autograph.experimental.do_not_convert def predict(image_path): img= Image.open(image_path).convert("L") img=np.array(np.array(img)/255).reshape((1,28,28, 1)) img=tf.cast(img,dtype=tf.float64) #print(img) checkpoint.restore(manager.latest_checkpoint) logits=cnnmodel.predict(img) prob = tf.nn.softmax(logits, axis=1) pred = tf.argmax(prob, axis=1) pred = tf.cast(pred, dtype=tf.int32) print("经过识别大概率认为这个数字是",int(pred[0])) print(prob)#查看0-9每个数字的概率预 predict(r"D:\QQDownload\手写数字识别\5.png") img=cv2.imread(r"D:\QQDownload\手写数字识别\5.png") plt.imshow() plt.show(img)

在这段代码中，首先导入了...但是在 plt.imshow 函数中，需要传入图像数组 img 作为参数，因此需要将 cv2.imread 返回的图像数组作为 plt.imshow 函数的参数传入。否则会出现参数错误或者无法显示图像的情况。

import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('color_blind_road_2.png') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 直线检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) # 阈值分割 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) thresh = cv2.medianBlur(thresh, 5) # 彩色连续性空间分割 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv) mask = cv2.inRange(h, 0, 20) | cv2.inRange(h, 160, 180) mask = cv2.bitwise_and(thresh, mask) # 纹理分割 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) texture = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=3) texture = cv2.dilate(texture, None, iterations=3) texture = cv2.erode(texture, None, iterations=3) texture = cv2.bitwise_and(thresh, texture) # 显示结果 cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.imshow('color', mask) cv2.imshow('texture', texture) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进代码

img = cv2.imread(path) return img except Exception as e: print(e) return None def gray_transform(img): """灰度转换""" gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) return gray def edge_...

def fenge(self):#图像分割 # 打开图像文件对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 加载图像 img = cv2.imread(file_path, 0) img_Canny = cv2.Canny(img, 220, 250) ret, result = cv2.threshold(img_Canny, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) 图像分割使用的

然后调用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取该图像，并将其转换为灰度图像。接着调用cv2.Canny()函数对图像进行边缘检测，得到边缘图像img_Canny。然后调用cv2.threshold()函数对边缘图像进行二值化处理，得到二值化...

with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(gray_filename_list)) for line in gray_filename_list[:length]: labelpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') graypath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(labelpath,graypath) img=cv.imread(labelpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n')解释一下这个戴拿

接下来，使用OpenCV的cv.imread()函数读取标签图像，并指定参数cv.IMREAD_GRAYSCALE表示以灰度图像方式读取。将读取后的图像赋值给变量img。 然后，通过计算黑色像素点（像素值为0）和非黑色像素点（像素值不...

解释代码：class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, dir_path): self.dir_path = dir_path self.images = get_images(dir_path) def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): img_path = self.images[idx] img = torch.from_numpy(cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)).float() # 将numpy -> byteTensor -> floatTensor return img.reshape(1, img.shape[0], img.shape[1])

- img = torch.from_numpy(cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)).float()：使用OpenCV库读取图片，并将其转换为灰度图像。然后，使用torch.from_numpy()将图片数据转换为PyTorch的Tensor对象，并使用....

# 读取模板图片 template = cv2.imread(template_path) # 转为灰度图像 template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建Linemod匹配器 detector = cv2.linemod.getDefaultLINE() # 添加模板信息 detector.addTemplate(template_gray,'1', object_mask=None)# 将模板图像添加到检测器中，设置名称为 "template" # 读取待匹配图像 image = cv2.imread(image_path) # 转为灰度图像 image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行匹配 matches, scores = detector.match(image_gray,threshold=99)报错error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv_contrib\modules\rgbd\src\linemod.cpp:1397: error: (-215:Assertion failed) sources.size() == modalities.size() in function 'cv::linemod::Detector::match'

detector.addTemplate(template_gray, '1', img_size=template_gray.shape[::-1], depth=cv2.CV_8U) 其中，img_size参数指定模板图像的尺寸，depth参数指定模板图像的深度。这样可以确保匹配器能够正确地...

img=cv2.imread(img_path,0) (img_h,img_w)=img.shape这两行代码有什么问题

这两行代码可能会在以下情况下出现问题： 1. img_path 可能不存在或不正确，导致无法读取图像文件。...如果需要读取彩色图像，请将第二个参数设置为 cv2.IMREAD_COLOR 或者省略该参数，因为默认会读取彩色图像。

解释代码：if __name__ == '__main__': ae_path = '../results/AE/best.pth' img_path = '../data/comsol_format_figures_simplify_copy' ae_model = AE(features_num = 700) ae_model.load_state_dict(torch.load(ae_path)) ae_model.eval() for idx, filename in enumerate(os.listdir(img_path)): img = cv2.imread(img_path + '/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图读取图片 img_tensor = transforms.ToTensor()(img) img_tensor = img_tensor.view(1, 1, 128, 128) output, features = ae_model(img_tensor) arr = features.detach().numpy() file_dir = '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt' np.savetxt(file_dir, arr)

7. 使用 cv2.imread 函数读取图像文件并转换为灰度图像。 8. 使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量，并将其形状调整为 (1, 1, 128, 128)。 9. 将调整后的图像张量输入到 ae_model 中，获取输出 output 和...

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的函数，用于读取图像并将其转换为OpenCV的图像处理格式。函数接受两个参数：filename（图片路径）和flatten（是否将图像展平，默认为False）。 函数首先检查给定的文件是否存在，如果不存在，则...

优化这串代码import cv2 import os # 读取灰度图像 img = cv2.imread('gray_image.jpg', 0) # 设置JPEG压缩参数 encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90] # 进行JPEG压缩 result, compress_img = cv2.imencode('.jpg', img, encode_param) # 计算压缩率 original_size = os.path.getsize('gray_image.jpg') compress_size = compress_img.size compression_ratio = original_size / compress_size # 解码压缩图像 decompress_img = cv2.imdecode(compress_img, 0) # 显示压缩前后的图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Compressed Image', decompress_img) print('Compression Ratio:', compression_ratio) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread(img_path, 0) # 设置JPEG压缩参数 encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90] # 进行JPEG压缩 with open(img_path, 'rb') as f: img_data = f.read() result, compress_img = cv2....

解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)

具体来说，它读取了两张图片的路径，使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片，接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异，将结果转换为灰度图像并存储在Conv_hsv_Gray中。然后，它定义了一个阈值列表...

img = cv2.imread(img_path)，读到的img是什么

img = cv2.imread(img_path) 是使用 OpenCV 库读取一张图片的代码，其中 img_path 是图片的路径。读取后，img 是一个 NumPy 数组，表示读取的图片。这个数组的元素是图片的像素值，每个像素的值是一个长度为 3...

程序运行提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'astype'，修改程序img = cv2.imread('1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_bool = img.astype(np.bool) row_sum = np.sum(img_bool, axis=1) plt.plot(row_sum) plt.show()

img = cv2.imread('/path/to/1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 将二值图像转换为布尔类型 img_bool = img.astype(np.bool) # 统计每行像素不为零的点的个数 row_sum = np.sum(img_bool, axis=1) # 绘制图像 plt....

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for idx, img_path in enumerate(tests_path): save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png' # 读取图片 img = cv2.imread(img_path) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 # 保存结果地址 # print(idx) cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save") 分割结果还是不能保存到路径里，请给我的代码修正。指出问题

img = cv2.imread(img_path) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor ...

import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabel(path): facSamples = [] ids = [] imagePaths = [] for f in os.listdir(path): result = os.path.join(path, f) imagePaths.append(result) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\pythonProject\haarcascade_frontalface_default.xml') for imagePath in imagePaths: img = cv2.imread(imagePath) PIL_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_numpy = np.array(PIL_img) faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy) id = int(os.path.split(imagePath)[1].split('.')[0]) for x, y, w, h in faces: facSamples.append(img_numpy[y:y + h, x:x + w]) ids.append(id) return facSamples, ids if __name__ == '__main__': path = 'data' faces, ids = getImageAndLabel(path) recognize = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognize.train(faces, np.array(ids)) recognize.write('trainer/train.yaml')

cv2.imread() 函数用于读取图像，cv2.cvtColor() 函数用于将图像从 BGR 格式转换为灰度格式。cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() 函数是用于创建人脸识别器的，使用 LBPH（Local Binary Patterns ...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

这段代码是一个用于图像分割的UNet模型的理代码。首先，它会检查是否有可用的CUDA设备，然后加载UNet模型并将其移动到相应的设备上。接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。然后，使用加载的...

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