cv2.imwrite(save_path, im0)

时间: 2023-11-19 19:43:27 浏览: 148
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python3下使用cv2.imwrite存储带有中文路径图片的方法

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cv2.imwrite(save_path, im)函数用于将图像保存到指定路径下。它需要两个参数，第一个参数是保存的路径，第二个参数是要保存的图像。路径可以是英文路径或中文路径，而图像可以使用cv2.imdecode方法读取或使用cv2.imread方法读取英文路径下的图片。如果路径是中文路径，需要使用cv2.imdecode方法来读取图片。
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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。 3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。 4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上...

if p.visualization == 1 if isToolboxAvailable('Computer Vision System Toolbox') im = insertShape(im, 'Rectangle', rect_position, 'LineWidth', 4, 'Color', 'black'); im = insertShape(im, 'Rectangle', rect_position_padded, 'LineWidth', 4, 'Color', 'yellow'); save_path = 'C:\Users\wanglu\Desktop\staple-master\output\'; % Display the annotated video frame using the video player object. step(p.videoPlayer, im); else figure(1) imshow(im) rectangle('Position',rect_position, 'LineWidth',2, 'EdgeColor','g'); rectangle('Position',rect_position_padded, 'LineWidth',2, 'LineStyle','--', 'EdgeColor','b'); %save_path = 'C:\Users\wanglu\Desktop\staple-master\output'; %imwrite( rect_img2,save_path,'jpg'); drawnow end end

首先，它会检查是否存在Computer Vision System Toolbox，如果存在，会使用insertShape函数在视频帧上绘制一个黑色矩形和一个黄色矩形，并保存到指定路径。接着，它会使用videoPlayer对象显示标注后的视频帧。如果不...
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解决python3中cv2读取中文路径的问题

cv2.imwrite(encoded_save_path, im) **解决方案2：使用codecs模块的encode()和decode()** 另一种方法是使用Python的codecs模块，它提供了对多种文本编码的支持。你可以将中文路径字符串用UTF-8编码，...

代码解释 # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f" The image with the result is saved in: {save_path}") else: # 'video' or 'stream' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

如果vid_path与save_path不同，说明需要保存一个新的视频文件，就需要释放之前的视频写入器vid_writer。如果当前正在处理的是视频，就会获取视频的帧率、宽度和高度；如果是实时流，就会默认使用30帧每秒、...

# Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' or 'stream' if vid_path[i] != save_path: # new video vid_path[i] = save_path if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter): vid_writer[i].release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4')) # force *.mp4 suffix on results videos vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer[i].write(im0)

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于保存预测结果（带有边界框的图像）。具体来说，如果需要保存图像，则会将带有边界框的图像保存到指定的文件夹中。如果数据集模式为'image'，则直接保存图像；否则，如果数据集模式...

cv2.imwrite(save_path_file,im)

cv2.imwrite(path_to_save, image_data) 这里的参数含义如下： - save_path_file（字符串）：你要保存图像的完整文件路径，比如 "image.jpg"。这是函数期望输入的目标位置，OpenCV会尝试在此位置创建对应文件...

解释 if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0)

具体来说，它检查变量 save_img 是否为 True，如果是，则检查数据集的模式是否为 'image'，如果也是，则使用 OpenCV 库的 imwrite() 方法将图像 im0 保存到指定路径 save_path。这段代码的作用是将图像...

if save_vid: if vid_path != save_path: # new video print("save=", save_path) vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)改成保存结果为图片

cv2.imwrite(save_path, im0) 这将使用cv2.imwrite将图像写入指定的路径。请注意，这将只保存单帧图像，而不是整个视频。若要保存整个视频，需要更改代码以为每个帧创建单独的图像，并将其保存为图像序列。

yYOLOv5 val.py重写

cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != vid_writer: # new video vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (round(vid_cap....

yolov7 test.py详解

cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer ...

在yolov5的detect代码中，增加计算2个目标框中心点的距离并输出到TXT文件中

cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video ...

yolov5 detect.py中打开摄像头的代码在哪

cv2.imwrite(save_path, im0) print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)') 在上面的代码中，如果opt.source为0或者以rtsp或http开头，则表示打开摄像头或视频流，代码中会调用LoadStreams函数...

详细说明如何被其他函数如何调用深度学习中训练生成的detect.py

cv2.imwrite(save_path, im0) print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)') 上述代码中 detect() 函数中包含了 detect.py 的全部代码。在这个函数中，我们使用 argparse 模块来处理命令行参数，并在...

怎么把yolov5 6.0的detect.py中的关于摄像头的代码提取出来

cv2.imwrite(save_file, crop) # Print results print(f'{s}Done. ({t3 - t1:.3f}s)') # Stream results if view_img: cv2.imshow(p, im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration...

如何修改yolov5-7.0中detect.py源码，将未识别出来的图片保存到新文件夹

cv2.imwrite(f"undetected_images/{os.path.basename(img_files[i])}", im0s[i]) 这段代码会遍历所有的预测结果，如果没有检测到目标，则将对应的图片保存到一个名为“undetected_images”的文件夹中。 3. 在...
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