cv2.createimage

时间: 2023-07-24 15:35:43 浏览: 151
JAVA

createImage

cv2.createImage() 是 OpenCV 中用于创建一个空白图像的函数，它可以指定图像的尺寸、深度和通道数。例如，下面的代码可以创建一个 640x480 的 RGB 图像： ``` import cv2 img = cv2.createImage((640, 480), cv2.IPL_DEPTH_8U, 3) ``` 其中，`(640, 480)` 指定图像的尺寸，`cv2.IPL_DEPTH_8U` 指定图像的深度为 8 位无符号整数，`3` 指定图像的通道数为 3（即 RGB）。
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image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW)这是是什么意思

2. 使用Pillow库中的Image.fromarray()函数将NumPy数组转换为PIL图像对象。 3. 使用PIL库中的Image.resize()函数将图像缩放到指定的宽度和高度。 4. 使用PIL库中的ImageTk.PhotoImage()函数将PIL图像对象转换为...

def sift_kp(image): gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d_SIFT.create() kp,des = sift.detectAndCompute(image,None) kp_image = cv2.drawKeypoints(gray_image,kp,None) return kp_image,kp,des解释一下这段代码

这段代码是用来使用SIFT算法检测输入图像的关键点和计算特征描述子的。它的输入是一个BGR图像，首先将其转换为...其中，kp_image是绘制了关键点的灰度图像，kp是检测到的关键点列表，des是每个关键点的特征描述子列表。

for widget in self.canvas2.winfo_children(): widget.destroy() image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW)为什么接入摄像头后它就显示了一帧的图像

这段代码是用来更新摄像头画面的。在代码中使用了OpenCV库来读取摄像头传来的图像，然后将其转换成PIL库所支持的图像格式。接着将图像进行缩放，以适应程序窗口大小，最后将图像显示在程序窗口中的Canvas控件上。...

def windows_display(self): if self.bool: ref, frame = self.cap.read() if ref: image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self.canvas2.after(15, self.windows_display())为什么会延迟

这段代码中的延迟是通过使用Tkinter中的after方法实现的。after方法可以让程序在一定时间后执行指定的函数，从而实现延迟的效果。在这段代码中，函数windows_display()中的最后一行使用了after()方法，将...

b'cv2.stitcher.create

cv2.stitcher.create() 是 OpenCV 中用于创建图像拼接对象的函数。该函数可以创建一个 cv2.Stitcher 对象，用于将多张图像拼接成一张大图像。该函数的语法如下： python stitcher = cv2.stitcher.create...

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cv2.face.LBPHFaceRecognizer.create() 是 OpenCV（计算机视觉库）中的一个函数，用于创建局部二值模式直方图（Local Binary Patterns Histograms, LBPH）人脸识别器。LBPH是一种基于特征的机器学习算法，它将人脸...

import cv2 # 加载图片列表 img_list = ['打印1.png', '打印2.png', 'img111.png'] img_index = 0 # 创建窗口并显示第一张图片 cv2.namedWindow('image') cv2.imshow('image', cv2.imread(img_list[img_index])) # 定义按钮回调函数 def next_image_callback(event, x, y, flags, param): global img_index img_index = (img_index + 1) % len(img_list) cv2.imshow('image', cv2.imread(img_list[img_index])) # 创建按钮并绑定回调函数 cv2.createButton('Next', next_image_callback) # 进入主循环 while True: key = cv2.waitKey() if key == 27: # 按下ESC键退出 break cv2.destroyAllWindows()显示找不到图片

img_list = ['./images/打印1.png', './images/打印2.png', './images/img111.png'] 如果你不确定图片文件的路径是否正确，可以使用 os.path.exists 函数来检查文件是否存在。例如： python import os ...

怎么显示def sift_kp(image): gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.SIFT_create() kp, des = sift.detectAndCompute(image, None) kp_image = cv2.drawKeypoints(gray_image, kp, None) return kp_image, kp, des

image = cv2.imread('image.jpg') # 提取 SIFT 特征点并绘制 kp_image, kp, des = sift_kp(image) # 显示结果 cv2.imshow('SIFT Keypoints', kp_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 其中，...

def extract_features(image_path): image = cv2.imread(image_path) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) return descriptors

这是一个使用SIFT算法提取图像...具体来说，它首先使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取图像，然后创建一个SIFT对象，调用其detectAndCompute()方法来检测关键点并计算特征描述符。最后，函数返回特征描述符作为输出。

import cv2# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 创建SIFT对象sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 检测特征点kp = sift.detect(img, None)# 提取特征描述符kp, des = sift.compute(img, kp)# 绘制特征点img = cv2.drawKeypoints(img, kp, img)# 显示图像cv2.imshow('image', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread('image.jpg') # 创建SIFT对象 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 检测特征点 kp = sift.detect(img, None) # 提取特征描述符 kp, des = sift.compute(img, kp) # 绘制特征点 img = cv2....

使用 image1.create(image2.size(), image2.type());后image1原图像无法正常显示，如何显示

如果在调用 image1.create(image2.size(), image2.type()); 后，image1 的原图像无法正常显示，可能是因为该函数创建了一个新的空图像，而没有将原图像的数据复制到新图像中。 为了正确显示图像，您可以使用 cv:...

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 =...

import cv2 import numpy as np #Load two images img1 = cv2.imread('sources/1.jpg') img2 = cv2.imread('sources/3.jpg') #I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI rows, cols, channels = img2.shape roi = img1[0:rows, 0:cols] #Now create a mask of logo and create its inverse mask img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # add a threshold ret,mask = cv2.threshold(img2gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # Now black-out the area of logo in ROI img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) # Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask) dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows, 0:cols] = dst cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

7. 对img2中的图像进行按位与操作，使用cv2.bitwise_and函数将img2与mask进行按位与运算，得到img2_fg，即将img2中的非logo部分变为黑色。 8. 将img1_bg和img2_fg进行图像相加，使用cv2.add函数将两个图像进行相加...

import cv2 import tkinter as tk from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk#图像控件 from Layout_Settings.one import top1 class Two_Layout(): def __init__(self, top): self.top = top self.cap = cv2.VideoCapture(0) self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=1100, height=650, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(x=0, y=20) self.windows_display() def Camera(self): ref, frame = self.cap.read() if ref is True: frame = cv2.flip(frame, 1) # 摄像头翻转 cvimage = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGBA) pilImage = Image.fromarray(cvimage) pilImage = pilImage.resize((1100, 650), Image.ANTIALIAS) tkImage = ImageTk.PhotoImage(image=pilImage) return tkImage if ref is False: return False def windows_display(self): ref, frame = self.cap.read() if ref is False: label = tk.Label(self.canvas2, text='未接入摄像头！', font=("黑体", 25), width=15, height=1).place(x=400, y=300, anchor='nw') cap = cv2.VideoCapture(0) elif ref is not False: self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=Image.fromarray(frame)) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW) self.top.after(15, self.windows_display()) top = tk.Tk() Two_Layout(top)

这是一个基于 tkinter 和 OpenCV 的摄像头界面程序，其中主要包含一个名为 Two_Layout 的类，该类实现了图形界面的布局和摄像头的显示。具体来说，该类中包含了以下方法： - __init__(self, top)：构造函数，初始...

改进这段代码，使其输出匹配点连线图并对图像进行拼接输出全景图：import cv2 # 读入需要配准的两张图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用 Shi-Tomasi 算法寻找关键点并计算特征描述子 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 选择好的匹配点 good = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 获取匹配点对应的坐标 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) # 使用 RANSAC 算法进行配准 M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对第一张图像进行变换并输出结果 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1], img1.shape[0])) cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 0 index_params ...

class Camera(): def __init__(self, top): self.top = top self.h = int(data_demo.window_height // 1.5) self.w = int(data_demo.window_width // 1.74) self.canvas2 = Canvas(self.top, bg='LightSkyBlue', width=self.w, height=self.h, highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.canvas2.place(relx=0.0, rely=0.032) label = tk.Label(self.canvas2, text='摄像头显示区！', font=("黑体", 25), width=15, height=1) label.place(relx=0.32, rely=0.47, anchor='nw') def Thread_(self): self.bool = True self.cap = cv2.VideoCapture(0) t = threading.Thread(target=self.windows_display()) t.start() def windows_display(self): self.canvas2.delete('all') while self.bool: if data_demo.display_id is True: ref, frame = self.cap.read() image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) image1 = Image.fromarray(image) image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self.canvas2.after(15, self.windows_display())这个为什么会报错

image2 = image1.resize((self.w, self.h), Image.ANTIALIAS) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image=image2) self.canvas2.create_image(0, 0, image=self.photo, anchor=tk.NW) self.canvas2.update() self....
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