img1 = cv2.imread(path1)

根据提供的引用内容，可以得知cv2.imread()函数可以读取指定路径下的图像文件，并将其转换为三维数组。其中，第三个维度为3表示图像是彩色的，如果是灰度图像则为1。因此，可以使用cv2.imread()函数读取指定路径下的图像文件，如下所示：

img1 = cv2.imread(path1)

需要注意的是，cv2.imread()函数返回的是一个numpy数组，如果读取失败则返回None。同时，需要确保指定的路径下确实存在需要读取的图像文件。

相关问题

运行程序报错，提示numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 0，img = cv2.imread('1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) row_sum = np.sum(img != 0, axis=1) plt.plot(row_sum) plt.show()

这个错误通常是由于灰度图像读取失败导致的。请确认一下`1.tiff`文件是否存在，并且是一个有效的灰度图像文件。如果文件存在但仍无法读取，请尝试使用绝对路径来读取文件，例如：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('/path/to/1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 统计每行像素不为零的点的个数
row_sum = np.sum(img != 0, axis=1)

# 绘制图像
plt.plot(row_sum)
plt.show()

在这里，`/path/to/1.tiff`应该替换为`1.tiff`文件的绝对路径。

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

这两行代码可能会在以下情况下出现问题：

1. `img_path` 可能不存在或不正确，导致无法读取图像文件。
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，建议在使用这两行代码之前，先检查图像是否成功加载，以及是否符合预期的格式。可以使用以下语句检查是否成功加载了图像：

img = cv2.imread(img_path)
if img is None:
    print("Failed to load image:", img_path)

如果需要读取彩色图像，请将第二个参数设置为 `cv2.IMREAD_COLOR` 或者省略该参数，因为默认会读取彩色图像。