已知img = cv.imread(imagePath),请问ys, xs = np.where(img )的含义
时间: 2024-03-05 22:51:32 浏览: 22
在您提供的代码中,首先调用了OpenCV库中的cv.imread()函数读取了一张图片,并将其存储在变量img中。接下来,使用NumPy库中的np.where()函数对读取的图片进行处理,得到图片中像素值不为0的像素坐标。
具体来说,np.where()函数用于返回数组中满足条件的元素的下标,它的语法如下:
```
numpy.where(condition[, x, y])
```
其中,condition表示筛选条件,可以是一个bool型数组、一个条件表达式或一个函数;x和y是可选参数,表示满足条件和不满足条件的返回值。如果只传入一个参数condition,则返回满足条件的元素下标;如果传入三个参数,则返回满足条件的元素下标对应的x和不满足条件的元素下标对应的y。
在这里,np.where(img)的含义是返回图片img中所有像素值不为0的像素坐标,其中ys表示所有符合条件的像素在垂直方向上的坐标,xs表示所有符合条件的像素在水平方向上的坐标。
相关问题
img = cv2.imread('image.jpg')与img = cv2.imread(“image.jpg”)有什么区别
在Python中,单引号和双引号都可以用来表示字符串。因此,`img = cv2.imread('image.jpg')`和`img = cv2.imread("image.jpg")`在功能上是等价的,都是将名为“image.jpg”的图像读入到img变量中。
但是,当文件名本身包含引号时,我们需要使用不同的引号来避免语法错误。例如,如果文件名为"my "image".jpg",那么我们需要使用双引号将文件名括起来:`img = cv2.imread("my \"image\".jpg")`。在这种情况下,如果我们使用单引号而不是双引号,那么代码将无法执行,因为Python会认为字符串在第一个引号处结束,而剩余的部分则会被视为无效的语法。
import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('110.jpg',0),(200,200) img2=cv2.imread('111.jpg',0),(200,200) img3=cv2.imread('112.jpg',0),(200,200) img4=cv2.imread('210.jpg',0),(200,200) img5=cv2.imread('211.jpg',0),(200,200) img6=cv2.imread('212.jpg',0),(200,200) img7=cv2.imread('310.jpg',0),(200,200) img8=cv2.imread('311.jpg',0),(200,200) img9=cv2.imread('312.jpg',0),(200,200) train_images=[img1,img2,img3,img4,img5,img6,img7,img8,img9] labels=np.array([0,0,1,1]) recognizer=cv2.face.EigenFaceRecognizer_create() recognizer.train(train_images,labels) testimg=cv2.imread('paizhao.jpg',0) label,confidence=recognizer.predict(testimg) print('匹配标签:',label) print('可信程度:',confidence)
这段代码存在一些问题,首先应该将第一行代码中的两个import语句分开写,使用换行符或分号分隔。其次,对于每个图像,应该使用cv2.resize()函数将其大小调整为(200,200)。最后,labels应该包含与train_images中的图像数量相同的元素。
下面是修改后的代码:
```
import cv2
import numpy as np
img1 = cv2.imread('110.jpg', 0)
img1 = cv2.resize(img1, (200, 200))
img2 = cv2.imread('111.jpg', 0)
img2 = cv2.resize(img2, (200, 200))
img3 = cv2.imread('112.jpg', 0)
img3 = cv2.resize(img3, (200, 200))
img4 = cv2.imread('210.jpg', 0)
img4 = cv2.resize(img4, (200, 200))
img5 = cv2.imread('211.jpg', 0)
img5 = cv2.resize(img5, (200, 200))
img6 = cv2.imread('212.jpg', 0)
img6 = cv2.resize(img6, (200, 200))
img7 = cv2.imread('310.jpg', 0)
img7 = cv2.resize(img7, (200, 200))
img8 = cv2.imread('311.jpg', 0)
img8 = cv2.resize(img8, (200, 200))
img9 = cv2.imread('312.jpg', 0)
img9 = cv2.resize(img9, (200, 200))
train_images = [img1, img2, img3, img4, img5, img6, img7, img8, img9]
labels = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])
recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
recognizer.train(train_images, labels)
testimg = cv2.imread('paizhao.jpg', 0)
testimg = cv2.resize(testimg, (200, 200))
label, confidence = recognizer.predict(testimg)
print('匹配标签:', label)
print('可信程度:', confidence)
```
请注意,我们还将标签修改为包含与train_images中的图像数量相同的元素,并将图像112的标签从1更改为0,图像310和312的标签从1更改为2。这样,labels就对应于train_images中每个图像的标签。
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