为什么cv2.imread的值只有三列

时间: 2023-10-23 11:38:35 浏览: 160
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gray2rgb.rar_Gray转化为RGB_gray2rgb_gray2rgb算法

cv2.imread函数读取的是图像的像素值，而每个像素点通常由三个颜色通道组成，分别是红色、绿色和蓝色（RGB）。因此，cv2.imread函数返回的是一个三维数组，其中第一维表示图像的高度，第二维表示图像的宽度，第三维表示图像的颜色通道数。对于彩色图像而言，颜色通道数为3，因此cv2.imread返回的数组只有三列。如果你读取的是灰度图像，则只有一个颜色通道，cv2.imread返回的数组只有一列。
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但cv2.IMREAD_GRAYSCALE使用后出来的不是黑白图

其中，cv2.threshold函数可以将灰度图像转换为二值图像，ret为阈值，bw_img为二值图像。 如果要将灰度图像转换为黑白图像，可以使用以下代码： gray = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ret, bw...

img = cv2.imread(img_path)，读到的img是什么

img = cv2.imread(img_path) 是...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 的一维数组，分别表示蓝色、绿色和红色三个通道的像素值。如果图片是灰度图，则只有一个通道，每个像素的值就是灰度值。

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()

- cv2.imread：读取图像 - cv2.cvtColor：将图像转换为灰度图像 - cv2.threshold：二值化图像 - cv2.findContours：查找轮廓 - cv2.drawContours：绘制轮廓 - cv2.arcLength：计算轮廓周长 - cv2.approxPolyDP：拟合...

gaussian.bmp是一个二值图像，程序运行提示ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 2, got 3)，程序如下img = cv2.imread('gaussian.bmp') skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

如果您的图像是一个二值图像（即只有黑白两种颜色），那么出现这个错误可能是因为OpenCV读入图像时默认是以三通道的方式读入的。因此，您需要把读入的图像转换为单通道的二值图像，才能传递给morphology.medial_axis...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('./dog0.jpg') #####Begin###### ######End###### print(np.sum(binary_output))

首先，cv2.imread() 函数用于读取名为 './dog0.jpg' 的图像文件，并将其加载到变量 img 中。该函数返回的是一个三维的NumPy数组，表示图像的像素值。 python img = cv2.imread('./dog0.jpg', flags=cv2....

def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

3. 使用cv2.GaussianBlur函数对原图进行模糊处理，以降噪，结果保存在blur变量中。 4. 将模糊处理后的图像转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor函数将blur变量转换为灰度图像，并将结果保存在img_gray变量中。 5. 使用...

修改为contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]，程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

如果你的代码运行出现 "ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)" 的错误，说明 cv2.findContours 函数返回的值不是一个包含三个元素的元组，而是只有两个元素。这很可能是因为你使用的 ...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('../maze3.png') # 灰度化、边缘检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 70) # 绘制直线 if lines is not None and len(lines) > 0:# 处理检测到的直线 for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), 2) else: print('未检测到直线') # 显示结果 cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()以上代码如何实现先将图像二值化只有黑色和白色，最后只将黑色部分检测出来的直线绘制出来

img = cv2.imread('../maze3.png') # 灰度化、阈值分割、边缘检测 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) edges = cv2.Canny(thresh, 50,...

import cv2 import numpy as np depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像，注意这里创建的是单通道的8位灰度图像 Gray = np.zeros((depth_image.shape[0], depth_image.shape[1]), dtype=np.uint8) # 最大最小深度值 max = 255 # 注意：如果原深度图像只有8位，则应该将其设为255 min = 0 # 遍历每个像素，并进行深度值映射 for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] < max and data_src[j] > min: data_gray[j] = int((data_src[j] - min) / (max - min) * 255.0) else: data_gray[j] = 255 # 深度值不在范围内的置为白色 # 输出灰度图像，并保存 cv2.imwrite('/home/witney/test/0.jpg', Gray) cv2.imshow('gray', Gray) cv2.waitKey(0) #对图像进行二值化处理以便于轮廓检测 ret, thresh = cv2.threshold(Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) # 读取文本文件中的坐标位置信息 with open('f.txt', 'r') as f: positions = [] for line in f.readlines(): x1, y1, x2, y2 = map(float, line.strip().split(' ')) positions.append((x1, y1, x2, y2)) # 循环遍历每个坐标位置信息，绘制矩形框并截取图片内容 for i, pos in enumerate(positions): x1, y1, x2, y2 = pos # 根据坐标位置信息绘制矩形框 cv2.rectangle(thresh, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 利用数组切片功能截取图片中的内容 crop_img = thresh[y1:y2, x1:x2] # 保存截取的图片 cv2.imwrite(f'crop_image_{i}.jpg', crop_img)

此外，如果您的f.png文件是16位深度图像，则需要使用cv2.IMREAD_UNCHANGED标志来读取，否则会被默认解释为8位深度图像。 另外，代码中的“max”变量应该命名为“max_depth”或类似的名称，以避免与Python内置函数...

Mat gray = img, gray2 = gray; Cv2.CvtColor(img, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Mat gray3 = Cv2.ImRead("D:\\test.png", ImreadModes.Grayscale); hist = img; Mat hist3 = hist; int[] channels = { 0 }; Rangef[] inRanges = new Rangef[] { new Rangef(0, 256) }; int[] histSize = { 256 }; Mat[] grays = new Mat[] { gray }; Mat[] grays3 = new Mat[] { gray3 }; Cv2.CalcHist(grays, channels, new Mat(), hist, 1, histSize, inRanges); Cv2.CalcHist(grays3, channels, new Mat(), hist3, 1, histSize, inRanges); Mat histImage = Mat.Zeros(400, 512, MatType.CV_8UC3);

然后使用Cv2.ImRead函数读取另一张灰度图像。接下来使用Cv2.CalcHist函数计算两张灰度图像的直方图，其中hist和hist3是存储直方图的Mat变量。channel表示通道数，由于是灰度图像，所以只有一个通道。inRanges表示...

image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5: image = sp_noise(image, 0.005) if random.random() < 0.5: image = randon_crop(image) if random.random() < 0.5: image = randomly_adjust_brightness(image, random.randint(-20, 20), random.randint(-20, 20)) image = self.seq.augment_images([image])[0] if random.random() < 0.5: image = self.fliplr.augment_images([image])[0] mask = self.fliplr.augment_images([mask])[0] if random.random() < 0.5: aff = self.aff.to_deterministic() image = aff.augment_images([image])[0] mask = aff.augment_images([mask])[0] # mask = self.aff.deterministic else: image, mask = square_picture(image, mask, 416) mask = mask[:,:,0] mask_t = numpy.zeros((2,416,416),dtype=numpy.uint8) condition = mask==1 mask_t[0,condition]=1 condition = mask == 2 mask_t[1, condition] = 1

具体来说，mask_t是一个大小为(2,416,416)的三维数组，第一维表示标签的类别数，第二维和第三维表示标签的图像大小。在这个例子中，标签只有两个类别，因此第一维的大小为2。掩码像素值为1的位置对应第一个类别，...

为什么cv2.imread的值只有400行

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img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)中第二个参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE的作用

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cv2.IMREAD_GRAYSCALE是OpenCV库中imread()函数的一个参数，用于指定读取图像时的格式。其中，IMREAD_GRAYSCALE表示以灰度图像的形式读取图像，即将读取的图像转换为灰度图像并返回。灰度图像是指每个像素点只有一个...

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