# 将 OpenCV 格式的图片转换为 PIL.Image 格式 img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(copyfile, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 在指定路径中保存图片 if not os.path.exists(os.path.join(rectangle_dir,image_name)): os.makedirs(os.path.join(rectangle_dir,image_name)) image_path = image_name.split('/')[:2] image_real_name=image_name.split('/')[-1] img_pil.save(os.path.join(rectangle_dir,image_name),format='JPEG') IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '/home/u1/ywj/deepfashion/clothes_change_ywj/rectangleimg/img/Sheer_Pleated-Front_Blouse/img_00000001.jpg'

时间: 2024-03-25 09:39:28 浏览: 121
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Python 实现OpenCV格式和PIL.Image格式互转

这个错误提示显示在保存图片的时候出现了一个 `IsADirectoryError`,原因是你在调用 `os.makedirs()` 方法创建保存图片的目录时,传入的是 `os.path.join(rectangle_dir,image_name)`,这个路径是包含文件名的完整路径,不应当作为目录路径传入 `os.makedirs()` 方法中。 你可以将路径拆分成目录路径和文件名,然后将目录路径作为参数传入 `os.makedirs()` 方法中,这样就可以创建目录了。然后在保存图片时,只需将目录路径和文件名拼接起来即可。 具体代码如下: ``` # 将 OpenCV 格式的图片转换为 PIL.Image 格式 img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(copyfile, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 在指定路径中保存图片 if not os.path.exists(os.path.join(rectangle_dir, image_name)): # 拆分路径为目录路径和文件名 path_list = image_name.split('/')[:2] dir_path = os.path.join(rectangle_dir, '/'.join(path_list)) file_name = image_name.split('/')[-1] # 创建目录 if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) # 拼接保存图片的路径和文件名 save_path = os.path.join(dir_path, file_name) # 保存图片 img_pil.save(save_path, format='JPEG') ``` 这里使用 `split()` 方法将图片的路径拆分成目录路径和文件名。然后使用 `os.path.join()` 方法将目录路径和 `rectangle_dir` 拼接成完整的目录路径 `dir_path`,并使用 `os.makedirs()` 方法创建目录。最后将目录路径和文件名拼接起来,得到保存图片的完整路径,并调用 `Image.save()` 方法保存图片。
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from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码:import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作,这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0),并显示超像素池化后的特征图

#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键,则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

from PIL import Image, ImageDraw # 将图片平移并旋转 gray2 = Image.fromarray(src) width, height = gray2.size # 计算中心点和X轴角度 center = (max_point[0], max_point[1]) angle = np.arctan2(point2[1] - max_point[1], point2[0] - max_point[0]) * 180 / np.pi img_translated = gray2.transform((width, height), Image.AFFINE, (1, 0, center[0] - width/2, 0, 1, center[1] - height/2), resample=Image.BICUBIC) img_translated_rotated = img_translated.rotate(angle, resample=Image.BICUBIC, expand=True) #img_translated_rotated.show() #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) import cv2 GRID_STEP = distance/2 # 设置1010栅格(暂时尝试) grid_num_x = 10 grid_num_y = 10 def transform_point_set(points, max_point, distance, angle): # 平移向量 translation_vector = np.array([distance * np.cos(anglenp.pi/180), distance * np.sin(anglenp.pi/180)]) # 旋转矩阵 rotation_matrix = np.array([[np.cos(anglenp.pi/180), -np.sin(anglenp.pi/180)], [np.sin(anglenp.pi/180), np.cos(angle*np.pi/180)]]) # 将点集转换为 numpy 数组 point_array = np.array(points) max_point_array = np.array(max_point) # 对点集进行平移和旋转 point_array = (point_array - max_point_array) @ rotation_matrix + max_point_array + translation_vector # 将 numpy 数组转换为列表 points2 = point_array.tolist() return points2 points2 = transform_point_set(points, max_point, distance, angle) print(points2) #第2.5部分(用作确认检验) from PIL import Image, ImageDraw #裁剪 img4 = Image.fromarray(src) width1, height1 = img4.size width2, height2 = img_translated_rotated.size left = (width2 - width1 )/2 top = (height2 - height1 )/2 right = (width2 - width1 )/2 + width1 bottom = (height2 - height1 )/2 + height1 cropped_image = img_translated_rotated.crop((left, top, right, bottom )) # 导入图片() img_array = np.asarray(cropped_image) img = Image.fromarray(img_array) draw = ImageDraw.Draw(img) for point in point

self.about_frame = AboutFrame(self.root) self.log_frame = LogFrame(self.root) menubar = tk.Menu(self.root) menubar.add_command(label='预测', command=self.show_predict) menubar.add_command(label='查询', command=self.show_log) menubar.add_command(label='关于', command=self.show_about) self.root['menu'] = menubar # self.predict_frame = tk.Frame(self.root).pack()为链式结构,实际上将predict_frame变量赋值为None self.predict_frame = tk.Frame(self.root) self.image_label = tk.Label(self.predict_frame) self.image_label.grid(row=1, column=0, pady=10) # pic_path更新 self.text_var.set(self.pic_path) # tk.Label(self.predict_frame, textvariable=self.text_var).grid(row=0, column=0, pady=10) tk.Button(self.predict_frame, text='预测', command=lambda: self.predict_button(self.pic_path), padx=30, pady=20).grid(row=1, column=1, padx=50, pady=10) tk.Button(self.predict_frame, text='预测', command=lambda: self.predict_button(self.pic_path), padx=30, pady=20).grid(row=2, column=1, padx=50, pady=10) tk.Button(self.predict_frame, text='读取文件', command=lambda: self.update_image(self.image_label), padx=30, pady=20).grid(row=1, column=2, padx=10, pady=10) self.predict_frame.pack() # 在predict_frame中内嵌条形图 self.fig = Figure(figsize=(5, 3), dpi=100) self.ax = self.fig.add_subplot(111) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=self.predict_frame) # columnspan用于指明占用多列 self.canvas.get_tk_widget().grid(row=3, column=0, columnspan=3)添加拍摄功能,并将拍摄图像在image_label中展示

""" Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE 对比度受限自适应直方图均衡 """ import cv2 # import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_img_with_matplotlib(color_img, title, pos): img_rgb = color_img[:, :, ::-1] plt.subplot(2, 5, pos) plt.imshow(img_rgb) plt.title(title, fontsize=8) plt.axis('off') def equalize_clahe_color_hsv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) H, S, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)) eq_V = cla.apply(V) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([H, S, eq_V]), cv2.COLOR_HSV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_lab(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) L, a, b = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab)) eq_L = cla.apply(L) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_L, a, b]), cv2.COLOR_Lab2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_yuv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) Y, U, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)) eq_Y = cla.apply(Y) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_Y, U, V]), cv2.COLOR_YUV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) channels = cv2.split(img) eq_channels = [] for ch in channels: eq_channels.append(cla.apply(ch)) eq_image = cv2.merge(eq_channels) return eq_image # 加载图像 image = cv2.imread('D:/Documents/python/OpenCV/image/008.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图像应用 CLAHE clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0) gray_image_clahe = clahe.apply(gray_image) # 使用不同 clipLimit 值 clahe.setClipLimit(5.0) gray_image_clahe_2 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(10.0) gray_image_clahe_3 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(20.0) gray_image_clahe_4 = clahe.apply(gray_image) # 彩色图像应用 CLAHE image_clahe_color = equalize_clahe_color(image) image_clahe_color_lab = equalize_clahe_color_lab(image) image_clahe_color_hsv = equalize_clahe_color_hsv(image) image_clahe_color_yuv = equalize_clahe_color_yuv(image) # 标题 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.suptitle("Color histogram equalization with cv2.equalizedHist() - not a good approach", fontsize=9, fontweight='bold') # 可视化 show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray", 1) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=2.0", 2) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_2, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=5.0", 3) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_3, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=10.0", 4) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_4, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=20.0", 5) show_img_with_matplotlib(image, "color", 6) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color, "clahe on each channel(BGR)", 7) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_lab, "clahe on each channel(LAB)", 8) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_hsv, "clahe on each channel(HSV)", 9) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_yuv, "clahe on each channel(YUV)", 10) plt.show()

import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf # 加载之前训练好的模型 model = tf.keras.models.load_model('mnist_cnn_model') for img in images_data: # 将RGB格式转换为BGR格式 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 找到轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化计数器 count = 0 # 遍历所有轮廓 for contour in contours: # 计算轮廓面积 area = cv2.contourArea(contour) if area < 200 or area > 2000: # 如果轮廓面积小于10个像素,则忽略该轮廓 continue # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # 在原始图像上标记出抠出来的数字部分,并将BGR格式转换为RGB格式 cv2.rectangle(img_bgr, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) digit = cv2.cvtColor(img_bgr[y:y+h, x:x+w], cv2.COLOR_BGR2RGB) # 对数字图像进行预处理,使其与训练数据具有相同的格式 digit_resized = cv2.resize(digit, (28, 28)) digit_gray = cv2.cvtColor(digit_resized, cv2.COLOR_RGB2GRAY) digit_normalized = digit_gray / 255.0 digit_reshaped = np.reshape(digit_normalized, (1, 28, 28)) # 进行预测并输出最大概率对应的数字 prediction = model.predict(digit_reshaped) digit_class = np.argmax(prediction) print("抠出来的数字是:", digit_class) # 增加计数器 count += 1 # 在原始图像上显示标记过的抠出来的数字部分 #plt.figure(figsize=(20, 20)) #plt.imshow(cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)) #plt.show() # 显示抠出来的数字个数 print("抠出来了{}个数字".format(count)) 如何解决error Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_12928/408549256.py in <module> 8 for img in images_data: 9 # 将RGB格式转换为BGR格式 ---> 10 img_bgr = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) 11 12 # 转换为灰度图像 error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor' > Overload resolution failed: > - src is not a numpy array, neither a scalar > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'这个错误

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