cv2.imread H w

时间: 2023-10-14 10:12:39 浏览: 176
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Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective的示例

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cv2.imread函数用于读取图像文件，其中H代表图像的高度，W代表图像的宽度。通常情况下，读取图像后可以使用.shape方法获取图像的高度和宽度信息。例如： ``` import cv2 img = cv2.imread('image.jpg') h, w, _ = img.shape print('Image height:', h) print('Image width:', w) ```
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OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它包含了各种图像处理和计算机视觉算法。该库支持多种编程语言，如 Python、C++ 等，并且在学术界和工业界都得到了广泛的应用。 ### 2. 导入 OpenCV 和 NumPy python import ...
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图像通道转换—-CNN卷积网络中的图像(rgb,w,h)与cv2读入的图像(w,h,rgb)之间转换

而OpenCV的cv2.imread()函数读取的图像数据是三维数组，其形状为[w, h, rgb]，即先按宽度w，再按高度h，最后是rgb三个颜色通道。例如，代码示例中显示的图像01.jpg，其尺寸为681x1018，且包含3个颜色通道。 当...

def recursive(self, imgdir): if isinstance(imgdir, list): if len(imgdir) == 2: return self.thread(self.recursive(imgdir[0]), self.recursive(imgdir[1])) else: return self.recursive(imgdir[0]) else: src = cv2.imread(imgdir[0], cv2.IMREAD_COLOR) assert src is not None, print(f'No such directory exists:{imgdir[0]}') src = src[:, :, ::-1] src = cv2.resize(src, dsize=(self.unit_w, self.unit_h)) try: # process stitching dst = cv2.imread(imgdir[1], cv2.IMREAD_COLOR)[:, :, ::-1] dst = cv2.resize(dst, dsize=(self.unit_w, self.unit_h)) return self.thread(src, dst) except: # just return return src

如果传入的参数imgdir是一个字符串，那么它将读取该路径下的图像文件，并将其缩放到指定大小(self.unit_w, self.unit_h)。如果该路径下不存在图像文件，则会引发一个异常。 如果imgdir是包含两个图像文件路径的列表...

if len(sys.argv)>1: image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_GRAYSCALE) else: print("Usage:python wrapAffine.py image") image = None if image is not None: cv2.imwrite("img.jpg",image) h,w = image.shape[:2]这段代码在opencv4中哪里错了

这段代码在OpenCV4中没有错误，可以正常运行。它的作用是读取一张灰度图像，并将其保存为JPG格式的图像文件。同时，获取图像的高度和宽度。 需要注意的是，如果sys.argv中没有传入图像文件的路径，则会输出"Usage:...

帮我解释下面的代码img=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/1.jfif'',0) img1=cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/2.jfif'',0) h,w=img1.shape[:2] size=(int(w-813),int(h-729)) print(size) shr=cv2.resize(img1,size,interpolation=cv2.INTER_AREA) dst=cv2.addWeighted(img,0.2,shr,0.8,1) cv2.imshow('py',dst) cv2.imshow('12',shr) cv2.imshow('1',img) cv2.waitKey(0)

然后，它使用cv2.resize函数对img1进行了缩放，将其大小变为新的大小，并使用interpolation参数指定了缩放算法。然后，它使用cv2.addWeighted函数将两幅图像进行混合，生成了一个混合后的图像dst。最后，它使用cv2....

self.raw_h, self.raw_w = cv2.imread(self.current_img).shape[:2] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

这个错误通常是由于cv2.imread()函数无法读取到图像文件而导致返回None对象引起的。可能的原因包括文件路径错误、文件格式不受支持或者文件不存在。请确保self.current_img变量包含正确的图像文件路径，并且...

cv2.imread读取图片高宽报错

根据引用[1]和引用[2]的代码示例，cv2.imread()函数用于读取图片，并返回一个表示图片的数组。数组的形状是(H, W, C)，其中H表示图片的高度，W表示图片的宽度，C表示图片的通道数。根据引用[3]的测试结果，读取图片...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("C:/Users/ThinkBook/Desktop/1.jpg") img1 = cv2.resize(img0, dsize = 1, fx = 0.5, fy = 0.5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay = 0)

第1行导入了cv2、numpy和matplotlib.pyplot模块； 第2行读取名为"1.jpg"的图像，存储在变量img0中； 第3行将img0缩小一倍，得到img1，dsize参数可以用来指定输出图像的大小，fx和fy参数分别表示在水平和垂直方向上...

import cv2 import numpy as np print('loading ...') def showpiclocation(myimg, myimg1): # 定义定位函数 # 定位图片 h,w = myimg.shape # 返回img的第二维度长度---宽度 fh,fw = myimg1.shape # 返回img的第一维度长度---高度 findpt = None for now_h in range(0, h - fh): for now_w in range(0, w - fw): comp_tz = myimg[now_h:now_h + fh, now_w:now_w + fw, :] - myimg1 if np.sum(comp_tz) < 1: findpt = now_w, now_h print(".") if findpt != None: cv2.rectangle(myimg, findpt, (findpt[0] + fw, findpt[1] + fh), (0, 0, 255)) # opencv函数画矩形 else: print("Target image not found!") return myimg fn = 'C:/Users/王鑫楠/Desktop/金城武.png' fn1 = 'C:/Users/王鑫楠/Desktop/小金城武.png' #fn2 = 'pictestt2.png' myimg = cv2.imread(fn) myimg1 = cv2.imread(fn1) #myimg2 = cv2.imread(fn2) myimg = showpiclocation(myimg, myimg1) #myimg = showpiclocation(myimg, myimg2) cv2.namedWindow('img') cv2.imshow('img', myimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()代码报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，请说明原因并改正

代码中出现了NoneType的错误，通常这意味着cv2.imread()函数返回了None，即无法读取图片。可能的原因是文件路径错误或文件不存在。请检查文件路径是否正确，并确保文件存在。 另外，您需要将导入语句放在代码的开头...

import cv2 import numpy as np '''打开图像''' img = cv2.imread('./img/weimi.png') img_dog = cv2.imread('./img/dog.jpg') img_dog = cv2.resize(img_dog,(45,45)) print(img.shape,len(img.shape)) if len(img.shape)==1: gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BAYER_BG2GRAY) else: gray = img face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') face = face_cascade.detectMultiScale(img) print(face) for (x,y,w,h) in face: #(图像对象，圆心，半径，颜色，封闭？) #cut_face = img[y:y+w,x:x+h] img[y:y + w, x:x + h] = img_dog #创建窗口 cv2.namedWindow('Image') #在窗口中显示图像 cv2.imshow('Image',img) #通过键盘关闭窗口 cv2.waitKey(0) #释放窗口 cv2.destroyAllWindows()分析一下每一步的含义

2. 打开一张图像，使用 imread 函数读取图像，并指定图像的路径。 3. 打开一张狗脸图像，使用 imread 函数读取图像，并指定图像的路径。然后使用 resize 函数将其大小调整为 (45, 45)。 4. 判断图像是灰度...

img=cv2.imread(img_path,0) (img_h,img_w)=img.shape这两行代码有什么问题

2. cv2.imread() 返回的图像可能为空。在这种情况下，调用 img.shape 会出错，因为它期望一个非空图像。 3. 如果图像是彩色图像，那么将其读取为灰度图像（即第二个参数设置为0）可能会导致信息丢失。 因此，...

import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 =...

请解析下列代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab #获取中心点位置 def find_image_on_screen(image_path): # 读取要识别的图片 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 获取屏幕截图 screenshot = np.array(ImageGrab.grab()) # 将截图转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用模板匹配找到图像在屏幕中的位置 res = cv2.matchTemplate(gray, image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 返回图像的位置和大小 top_left = max_loc h, w = image.shape bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) return (top_left[0] + w // 2, top_left[1] + h // 2) find_image_on_screen("baidu.png") time.sleep(2)

1. 导入需要的 Python 模块：cv2、numpy、pynput 和 PIL。 2. 定义一个函数 find_image_on_screen，用于在屏幕中查找指定图片的位置。 - 该函数首先读取需要查找的图片（通过参数 image_path 指定）。 - 然后...

I = cv2.imread("../7418.jpeg") h,w = I.shape[:2] # 极坐标变换中心 cx, cy = 508,503 cv2.circle(I,(int(cx),int(cy)),10,(255.0,0,0),3) #j O = polar(I,(cx,cy),(200,550)) O = cv2.flip(0,0) cv2.imshow('I',I) # cv2.imshow('O',O) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，首先使用 OpenCV 的 imread 函数读取一张图像，然后获取该图像的高度和宽度。接着定义极坐标变换的中心点坐标 (cx, cy)，并在图像上绘制一个蓝色的圆圈以标出该点。然后调用了 polar 函数，该函数...

解释代码：class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, dir_path): self.dir_path = dir_path self.images = get_images(dir_path) def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): img_path = self.images[idx] img = torch.from_numpy(cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)).float() # 将numpy -> byteTensor -> floatTensor return img.reshape(1, img.shape[0], img.shape[1]) #返回（1，H，W）的Tensor

然后使用 cv2.imread 函数读取图像文件，并将其转换为灰度图像（cv2.IMREAD_GRAYSCALE）。接着，使用 torch.from_numpy 将图像数据转换为 byteTensor 类型，并通过 .float() 将其转换为 floatTensor 类型。最后，...

请根据刚才的报错，改良以下代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab # 读取目标图片 target_img = cv2.imread("baidu.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建一个Controller对象 mouse = Controller() # 获取屏幕截图 screenshot = ImageGrab.grab() # 将截图转换为numpy数组 screen = np.array(screenshot) # 保存截图为screen.png screenshot.save('screen.png') # 在屏幕上搜索目标图片 result = cv2.matchTemplate(screen, target_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc h, w = target_img.shape[:2] bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 模拟鼠标点击目标图片的位置 mouse.position = (top_left[0] + w//2, top_left[1] + h//2) mouse.press(Button.left) mouse.release(Button.left) time.sleep(2)

target_img = cv2.imread("baidu.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建一个Controller对象 mouse = Controller() # 获取屏幕截图 screenshot = ImageGrab.grab() # 将截图转换为numpy数组 screen = np.array...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码

1. Instead of reading the image using cv2.imread() inside the function, it would be better to pass in the image as an argument to the function. This way, the image can be read outside the function ...
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