import cv2 aa= cv2.imread('E:\a.jpg', 1) cv2.imshow('image',aa)

时间: 2023-06-25 10:02:10 浏览: 83
这是一段使用 OpenCV 库读取并显示图片的 Python 代码。其中,'E:\a.jpg' 是图片的路径,1 表示以 RGB 模式读取图片。cv2.imshow() 函数用于显示图片,第一个参数是窗口名称,第二个参数是要显示的图片对象。需要注意的是,此代码在 Windows 系统下可能会出现路径转义符的问题,可以将路径中的反斜杠改为双反斜杠或者单斜杠来解决。
相关问题

cv2.putText(img, text, org, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA)

这是OpenCV中的一个函数,用于在图像上绘制文本。 参数解释: - img:要绘制文本的图像 - text:要绘制的文本字符串 - org:文本左下角的坐标 - font:字体类型,如cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX - fontScale:字体大小 - color:文本颜色,如(0, 255, 0)表示绿色 - thickness:文本线条的粗细程度 - cv2.LINE_AA:指定线条的类型,如cv2.LINE_AA表示抗锯齿线条。 示例代码: ```python import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') text = 'Hello, World!' org = (50, 50) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX fontScale = 1 color = (0, 255, 0) thickness = 2 cv2.putText(img, text, org, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码会在图片上绘制一个绿色的“Hello, World!”文本。

cv2.puttext

cv2.putText() 是 OpenCV 库中用于将文本添加到图像中的函数。它有以下几个参数: - img:要添加文本的图像。 - text:要添加的文本字符串。 - org:文本字符串的左下角坐标。 - fontFace:字体类型。 - fontScale:字体缩放因子。 - color:文本颜色。 - thickness:文本线条的粗细。 示例代码如下: ```python import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX org = (50, 50) fontScale = 1 color = (255, 0, 0) thickness = 2 cv2.putText(img, 'Hello World!', org, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA) cv2.imshow('Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码将在 `image.jpg` 图像的左上角添加一段蓝色的文本,内容为 "Hello World!"。
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# 导入所需的库 import cv2 import time import numpy as np # 加载OpenPose模型 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 配置OpenCV窗口 cv2.namedWindow("OpenPose Demo", cv2.WINDOW_NORMAL) # 加载要测试的图像 image = cv2.imread("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 获取图像的宽和高 width = image.shape[1] height = image.shape[0] # 创建一个4D blob,将图像传递给OpenPose模型 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False) # 设置输入blob net.setInput(blob) # 运行前向传递,获取OpenPose模型的输出 start = time.time() output = net.forward() end = time.time() # 输出运行时间 print("OpenPose took {:.2f} seconds".format(end - start)) # 获取输出blob的大小 H = output.shape[2] W = output.shape[3] # 创建一个空列表,用于存储检测到的人体姿态 points = [] # 遍历检测到的人体关键点 for i in range(18): # 提取x和y坐标 probMap = output[0, i, :, :] minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap) # 如果概率大于阈值,则将其添加到列表中 if prob > 0.1: x = int((width * point[0]) / W) y = int((height * point[1]) / H) points.append((x, y)) # 绘制检测到的人体姿态 for i, point in enumerate(points): cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED) cv2.putText(image, "{}".format(i), point, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, lineType=cv2.LINE_AA) # 显示结果 cv2.imshow("OpenPose Demo", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片: img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像: gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点: # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量: # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵: # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张: # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)

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