为什么 cv2.imwrite(os.path.join(gray_test_path, test_filename), gray_img_test)这段代码只保存了一个图片进去

时间: 2024-03-04 10:50:07 浏览: 106
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opencv测试代码，读取文件中的图片

这段代码只保存了一个图片进去的原因可能是因为gray_test_path和test_filename的值没有被正确地设置。假设gray_test_path是保存灰度图像的文件夹路径，test_filename是保存图像的文件名，那么这段代码应该能够成功保存多张图片，只要test_filename在每次循环迭代中被正确地设置为不同的值。 另一个可能的原因是gray_img_test变量只包含了一张灰度图像。如果您想保存多张图像，那么需要在循环迭代中获取每张需要保存的图像并将其保存到对应的文件夹中，而不是只保存gray_img_test这一张图像。
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2. 检查图像是否为灰度图像：使用isGray函数检查图像是否为单通道，例如if isGray(grayImage) ...。 3. 应用ind2rgb转换：如果输入是灰度图像，使用ind2rgb函数转换，例如rgbImage = ind2rgb(grayImage, '...

def Gamma(): img_path = "result" save_path = "Gammaresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = imageio.imread(img) # 伽马校正 img2 = GammaCorrection(img) dir_name = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name + '.jpg'), img2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

这是一个用于给一个文件夹中的所有图片进行伽马校正的函数。函数首先需要指定输入图片所在的文件夹路径和输出图片所要保存的文件夹路径。然后获取输入文件夹中所有图片的文件名，对于每个文件名，读取对应的图片。...

翻译代码def Gauss(): img_path = "result" save_path = "result" img_names = os.listdir(img_path) # 以列表的形式获取文件夹中的所有文件的名字和格式（例如：0.jpg） for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) # 将文件的绝对路径与每个文件名字进行拼接，以获取该文件 img = cv2.imread(img) # 读取该文件（图片） # 添加椒盐噪声，噪声比例为 0.02 out1 = sp_noise(img, prob=0.02) # 添加高斯噪声，均值为0，方差为0.001 out2 = gasuss_noise(img, mean=0, var=0.001) dir_name1 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) dir_name2 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name1 + '.jpg'), out1) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name2 + '.jpg'), out2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

这是一个用于给一个文件夹中的所有图片添加椒盐噪声和高斯噪声的函数。函数首先需要指定输入图片所在的文件夹路径和输出图片所要保存的文件夹路径。然后获取输入文件夹中所有图片的文件名，对于每个文件名，读取对应...

cv2.imwrite(os.path.join(gray_train_path, filename), img_train) cv2.error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:801: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'

这个错误是因为在使用cv2.imwrite()函数时，_img为空或者没有成功读取图片。你可以尝试检查以下几个方面： 1. 检查图片路径是否正确，是否能够成功读取图片。 2. 检查图片是否为空或者损坏，可以尝试用其他工具打开...

翻译代码def resize(): img_path = "Normalresult" save_path = "result" img_names = os.listdir(img_path) # 以列表的形式获取文件夹中的所有文件的名字和格式（例如：0.jpg） for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) # 将文件的绝对路径与每个文件名字进行拼接，以获取该文件 img = cv2.imread(img) # 读取该文件（图片） # 一是通过设置图像缩放比例，即缩放因子，来对图像进行放大或缩小 res1 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) height, width = img.shape[:2] # 二是直接设置图像的大小，不需要缩放因子 res2 = cv2.resize(img, (int(0.8 * width), int(0.8 * height)), interpolation=cv2.INTER_AREA) dir_name1 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) dir_name2 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name1 + '.jpg'), res1) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name2 + '.jpg'), res2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

然后，代码使用 random 和 string 库中的函数生成随机的文件名，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将缩放后的图像 res1 和 res2 以及原始图像 img 分别保存到指定的保存路径中。最后，代码继续循环处理下一个图片。

def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)

接着，代码将 result 数组中的像素值乘以 255.0 并转换为整型，得到归一化后的图片 image，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将 image 保存到指定的保存路径中。最后，代码对比原始图片和归一化后的图片的像素值是否...

cv2.imwrite(os.path.join(save_path,prefix), out)

- os.path.join(save_path,prefix) joins the save path and filename prefix to create the full file path where the image will be saved. - out is the image data that will be saved.

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

cv2.imwrite(output_path, img_resized) # 定义函数，用于获取指定文件夹下所有图片 def get_all_images(folder_path): images = [] for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if ...

cv2.imwrite(os.path.join(save_pic_path, auged_pic_path), auged_img) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'

根据错误信息，cv2.imwrite函数在保存图像时出现了断言错误。具体错误信息是：图像为空（_img.empty()）。 这个错误通常发生在尝试保存一个空的图像时。请确保你传递给cv2.imwrite函数的图像是有效的，且不为...

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

5. 对每张测试图像进行同样的操作，将加噪声后的图像保存到test/noisy子文件夹中，原始图像保存到test/original子文件夹中。 6. 最后输出提示信息。 需要注意的是，这段代码使用了OpenCV库对图像进行处理，需要先...

# 遍历所有心拍，将它们剪切并保存到文件中 for i in range(len(beats_labels)): # 计算该心拍在信号中的起始和结束位置 start_pos = beats_pos[i] - window_size // 2 end_pos = beats_pos[i] + window_size // 2 # 如果起始或结束位置超出信号范围，则跳过该心拍 if start_pos < 0 or end_pos >= len(signals): continue # 从信号中剪切该心拍并保存到文件 beat = signals[start_pos:end_pos] label = labels_map.get(beats_labels[i], 13) # 如果标签不在映射关系中，则将其归为“无法确定”的类型 beat_path = os.path.join(output_path, str(label)) if not os.path.exists(beat_path): os.makedirs(beat_path) beat_filename = os.path.join(beat_path, '{}_{}.jpg'.format(record, i)) cv2.imwrite(beat_filename, beat) # 将该心拍的标签关系转化为256*256的图像并保存到文件 matrix = beats_matrix[i] matrix = cv2.resize(matrix, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) matrix_path = os.path.join(output_path, 'matrix') if not os.path.exists(matrix_path): os.makedirs(matrix_path) matrix_filename = os.path.join(matrix_path, '{}_{}.jpg'.format(record, i)) cv2.imwrite(matrix_filename, matrix)为什么保存的图像是黑的

2. 保存的图像格式不正确，比如保存成了PNG格式，但没有进行灰度转换，导致图像看起来是黑色的。 3. 保存的图像像素值范围不正确，比如信号剪切后的图像像素值范围是[-1,1]，但保存的图像像素值范围是[0,255]，导致...

import cv2 import os ROOT_PATH='E:\keshe\dataset\project3\project3_data' files=os.listdir(ROOT_PATH) print("需要处理文件的总数量：",len(files)) #任务4：统一图像文件格式 DATA_PATH='E:\keshe\dataset\project3\project3_geshi4' if not os.path.exists(DATA_PATH): os.mkdir(DATA_PATH) cnt=0 for file in files: filename = os.path.join(ROOT_PATH,file) img = cv2.imread (filename,-1) if img is None: continue newfile='{:0>6d}'.format(cnt)+".jpg" cnt+=1 dst_filename=os.path.join(DATA_PATH,newfile) cv2.imwrite(dst_filename,img) print("放入DATA文件夹的文件数量：",cnt)

- 使用 os.path.join() 函数将文件名和路径合并为完整的文件路径。 - 使用 cv2.imread() 函数读取图像文件，-1 参数表示以原始图像的原始格式读取。 - 如果读取失败，就跳过这个文件。 - 使用 '{:0>6d}'.format...

floder_path = 'F:/mask_4/img/OD' save_r_floder = 'F:/mask_4/img/predic' for img_name in os.listdir(floder_path): img_path = floder_path +'/'+ img_name image = cv2.imread(img_path) img = image.copy() img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) r_img = np.array(mask_rcnn.detect_image(img)) r_img = cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) save_path = save_r_floder +'/'+img_name.split('.')[0]+'_new.jpg' cv2.imwrite(save_path,r_img)无法写入图片

请确保floder_path和save_r_floder都是存在的文件夹路径，并且文件夹中有图片文件。 2. 检查是否安装了必要的Python库。请确保你已经安装了使用到的库，例如OpenCV和Pillow。 3. 检查代码中是否有错误。请逐行...

解释代码 original_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imwrite(diff_img_path, original_img)

接着，使用cv2.imwrite函数将转换后的图像保存到指定的路径diff_img_path中，该函数的第一个参数为需要保存的文件名，包含路径和文件名，第二个参数是需要保存的图像。该函数会返回一个布尔值，表示是否保存成功。 ...

def process_image(image_path, output_folder): gray = cv2.imread(image_path) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=90) sum_angle = 0 count = 0 if lines is not None: for line in lines: rho, theta = line[0] angle = theta * 180 / np.pi sum_angle += angle count += 1 avg_angle = sum_angle / count rotated_image = rotate_image(gray, avg_angle) filename = os.path.basename(image_path) output_path = os.path.join(output_folder, filename) cv2.imwrite(output_path, rotated_image) def rotate_image(image, angle): height, width = image.shape[:2] center = (width // 2, height // 2) rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height)) return rotated_image input_folder = 'img_out_binary' output_folder = 'rotated_img' os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".JPG"): image_path = os.path.join(input_folder, filename) process_image(image_path, output_folder) 优化程序，使程序可以对图片文件名包含汉字的图片进行处理和保存

output_path = os.path.join(output_folder, encoded_filename) cv2.imwrite(output_path, rotated_image) 在修改后的代码中，首先使用urllib.parse.quote()函数对文件名进行编码，然后使用编码后的文件名...

cv2.imwrite('test_imwrite.png',img,(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,5))

在你提供的代码中，你将图像保存为名为'test_imwrite.png'的文件，并指定了PNG格式和压缩级别为5。 请注意，压缩级别的取值范围是0到9，其中0表示无压缩，9表示最高压缩。这意味着你选择了中等压缩级别5，这可能会...

import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 绘制矩形轮廓 cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 显示图片 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 怎么保存画完矩形的图片 能在cv2.imwrite中用os.path.join吗

可以使用 cv2.imwrite 保存画完矩形的图片，并且也可以使用 os.path.join 进行路径的拼接。代码如下： python import cv2 import os # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 绘制矩形轮廓 cv2....
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在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互