img1 = cv2.imread(sys.argv[1]) img2 = cv2.imread(sys.argv[2])

时间: 2024-06-19 12:03:47 浏览: 172
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PIL.Image.open和cv2.imread的比较与相互转换的方法

这段代码使用了OpenCV库中的imread函数来读取两张图片，分别保存在img1和img2两个变量中。其中，sys.argv和sys.argv是通过命令行参数传入的图片文件路径。读取的图片可以用于进行图像处理或计算机视觉任务。需要注意的是，读取的图片数据以numpy数组的形式存储在img1和img2中，可以使用numpy和OpenCV库中提供的函数对其进行进一步的处理。
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cvvImage的两个文件

使用Opencv时出现cvvImage未定义，则将这两个文件包含进去，并在头文件中申明即可

解释这段代码imRGB = cv::imread(string(argv[3])+"/"+vstrImageFilenamesRGB[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

这段代码使用OpenCV库中的imread函数读取一张RGB图像，函数的第一个参数是图像的路径，第二个参数是读取图像的方式，CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED表示不对图像进行任何修改，直接读取原始数据。变量...

imRGB = cv::imread(string(argv[3])+"/"+vstrImageFilenamesRGB[ni],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);报错 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): OpenCV(3.4.3) /home/li/opencv-3.4.3/modules/imgproc/src/resize.cpp:4044: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'resize'

1. 检查图像文件路径是否正确，确保该路径可以找到图像文件； 2. 检查图像文件名是否正确，确保该文件存在于指定路径中； 3. 检查图像文件是否为有效的图像文件，例如JPEG、PNG等格式的图像文件； 4. 如果图像文件...

我的代码#include <stdio.h> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> //opencl #include <opencv2/core/ocl.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { ocl::setUseOpenCL(true); UMat img; imread("../lena.jpg").copyTo(img); UMat frameGray; int64 start=0,end=0; start = getTickCount(); cvtColor(img, frameGray, COLOR_BGR2GRAY); GaussianBlur(frameGray,frameGray , Size(3,3), 0,0); end = getTickCount(); printf("time: %f ms\n", 1000.0*(end - start)/getTickFrequency()); return 0; }

然后读取了一张图像并将其拷贝到 UMat 对象 img 中。接着创建了一个 UMat 对象 frameGray，用于存储将彩色图像转换为灰度图像后的结果。 在计算过程中，使用了 cvtColor 函数将彩色图像转换为灰度图像，然后...

解释这段代码：Mat srcImg = imread(argv[1]); //场景图像mat矩阵 Mat template_Img = imread(argv[2]); //模板图像mat矩阵 Mat srcImgCopy;//复制后的场景图像mat矩阵 srcImg.copyTo(srcImgCopy);//把srcImg内容复制到srcImagCopy vector<vector> srcImg_contours, templateImg_contours;//定义轮廓数据集合 getContours(srcImg, srcImg_contours); //先计算template和image的轮廓 getContours(template_Img, templateImg_contours); Rect template_box; Segment(template_Img, templateImg_contours[0], template_Img, template_box);// 对template的图片也切割一下，把不是红色轮廓里面的背景置0 double best_score = 0; Rect best_rect;

具体地，代码通过imread()函数读取命令行输入的两张图片，得到场景图像和模板图像的Mat矩阵。然后，通过copyTo()函数将场景图像复制到一个新的Mat矩阵中，以备后续操作使用。接着，定义了两个vector<vector<Point>>...

Mat image = imread(argv[1], 0);怎么按输入图像的名字给输出图像命名imwrite("")

Mat image = imread(argv[1], 0); // 构造输出图像名称 string input_filename = argv[1]; size_t pos = input_filename.find_last_of("."); string output_filename = input_filename.substr(0, pos) + "_output....

import cv2 import sys import os import time from PyQt5 import QtGui #重新导入 from PyQt5 import QtCore #重新导入 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * #导入的外面 from PyQt5.QtWidgets import * camera_path = 0 # 0：自带摄像头 1：外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸（且保证下面的frame也是这个尺寸） class videoShow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) self.dir_path = r"E:\pycharm\new_subject\image/" self.pushButton_play.clicked.connect(self.play_video) self.pushButton_pause.clicked.connect(self.pause_video) def play_video(self): self.playing = True def pause_video(self): self.playing = False def timer_pic(self): image_name = self.dir_path + self.file_list[self.n] url = image_name pic_image = cv2.imread(url) pic_image = cv2.cvtColor(pic_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width*3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width/self.label.width(), height/self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if self.playing: flag, frame = capture.read() if flag is False: return frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.namedWindow("video", 0) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() cv2.destroyAllWindows() sys.exit(0) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_()) 优化这段代码，实现录制视频以及点击按钮实现录制、播放、暂停

pic_image = cv2.imread(url) pic_image = cv2.cvtColor(pic_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width...

import os import cv2 import sys import math import random import imageio import numpy as np from scipy import misc, ndimage import matplotlib.pyplot as plt img_path = sys.argv[1] img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 霍夫变换 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 0) rotate_angle = 0 for rho, theta in lines[0]: a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) if x1 == x2 or y1 == y2: continue t = float(y2 - y1) / (x2 - x1) rotate_angle = math.degrees(math.atan(t)) if rotate_angle > 45: rotate_angle = -90 + rotate_angle elif rotate_angle < -45: rotate_angle = 90 + rotate_angle print("rotate_angle : "+str(rotate_angle)) rotate_img = ndimage.rotate(img, rotate_angle) imageio.imsave('ssss.png',rotate_img) cv2.imshow("img", rotate_img) cv2.waitKey(0)

这是一些Python代码，主要功能是读取一张图片并进行边缘检测，需要调用opencv、scipy、numpy等库。首先通过sys.argv获取图片路径，然后读取并转换成灰度图，接着使用Canny方法检测边缘并返回结果。

int main(int argv, char** argc) { if (argv < 3) { std::cout << "参数过少，请至少指定左右影像路径！" << std::endl; return -1; } printf("Image Loading..."); //···············································································// // 读取影像 std::string path_left = argc[1]; std::string path_right = argc[2]; cv::Mat img_left = cv::imread("C:/view1.png", cv::IMREAD_COLOR); cv::Mat img_right = cv::imread("‪C:/view5.png", cv::IMREAD_COLOR);

这段代码的作用是读取两张图片（左右影像），并将它们存储在img_left和img_right两个Mat对象中。如果执行程序时输入的参数少于两个，程序会输出一条错误信息并返回-1。其中，左影像的路径为argc[1]，右影像的路径为...

def start(): global img, pre_pts try: root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() if not f_path: messagebox.showinfo('提示', '请选取有效图片') else: img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv.setMouseCallback('picture', draw) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() root.destroy() except Exception as e: print("出现错误:", e)上述代码报错时，下列主界面会卡住并退出程序：class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() if __name__ == '__main__': hxz = QApplication(sys.argv) ui = Faceshow() ui.show() sys.exit((hxz.exec_()))

img = cv.imread(f_path) pre_pts = -1, -1 cv.namedWindow('picture', cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow('picture', 256, 256) cv.moveWindow('picture', 600, 300) cv.imshow('picture', img) cv....

cv2.imread读取图像类型

- *2* [Python opencv 用cv2.imread(sys.argv[1])读取图片](https://blog.csdn.net/weixin_43362811/article/details/120416198)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_...

image = cv2.imread(args["image"])

这句话是在使用OpenCV（cv2库）读取图像文件，其中args["image"]通常是从命令行解析器（如argparse或sys.argv）中获取的一个参数。imread函数是OpenCV中的一个核心功能，用于从指定路径读取图像。这里的image...

用c语言改写import cv2 import numpy as np #读取原始图像 img = cv2.imread('scenery.png', 1) #获取图像的高度和宽度 height, width = img.shape[:2] #图像灰度处理 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #创建目标图像 dstImg = np.zeros((height,width,1),np.uint8) #浮雕特效算法：newPixel = grayCurrentPixel - grayNextPixel + 150 for i in range(0,height): for j in range(0,width-1): grayCurrentPixel = int(gray[i,j]) grayNextPixel = int(gray[i,j+1]) newPixel = grayCurrentPixel - grayNextPixel + 150 if newPixel > 255: newPixel = 255 if newPixel < 0: newPixel = 0 dstImg[i,j] = newPixel #显示图像 cv2.imshow('src', img) cv2.imshow('dst',dstImg) #等待显示 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

Mat img = imread("scenery.png", IMREAD_COLOR); if (img.empty()) { printf("Could not read the image: %s\n", argv[1]); return -1; } //获取图像的高度和宽度 int height = img.rows; int width = ...

import cv2 import sys import os args = sys.argv first_arg = sys.argv[2] #image_path = sys.argv[1] #获取第二个命令行参数 # 加载图像 img = cv2.imread(first_arg) if img is None: print("Failed to load image") # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对灰度图像进行高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 检测图像中的边缘 edges = cv2.Canny(blur, 100, 200) #定义一些参数 param1 = "F:/output/edges.png" # 保存处理后的图像到指定文件夹中 cv2.imwrite(param1, edges) param2 = os.path.abspath(param1) #将参数作为字符串输出到 stdout print("{}".format(param2)) #将stdout冲刷到标准输出，以便ae能够获取输出结果 sys.stdout.flush() # 显示原始图像和处理后的图像 cv2.imshow("Original Image", img) cv2.imshow("Edges", edges) # 等待按键按下 cv2.waitKey(0) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread(first_arg) if img is None: print("Failed to load image") # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对灰度图像进行高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray,...

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

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:python wrapAffine.py image"，并将image设为None。在这种情况下，后面的代码也无法正常运行。因此，确保在运行代码时传入了正确的图像文件...

if len(sys.argv)>1: image = cv2.imread(sys.argv[1],cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) else: print("Usage:python wrapAffine.py image") cv2.imwrite("ima.jpg",image)

其中cv2.imread()函数用于读取图像文件，cv2.imwrite()函数用于保存图像文件，cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE参数用于指定图像读取为灰度格式。sys.argv是命令行参数的列表，第一个参数是程序本身的名称，后面...

用c语言改写import cv2 import numpy as np #读取原始图像 src = cv2.imread('scenery.png') #图像灰度处理 gray = cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #自定义卷积核 kernel = np.array([[-1,-1,-1],[-1,10,-1],[-1,-1,-1]]) #kernel = np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]]) #图像浮雕效果 output = cv2.filter2D(gray, -1, kernel) #显示图像 cv2.imshow('Original Image', src) cv2.imshow('Emboss_1',output) #等待显示 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

int main(int argc, char** argv) { Mat src, gray, output; src = imread("scenery.png", IMREAD_COLOR); if (src.empty()) { printf("Could not open or find the image\n"); return -1; } cvtColor(src, ...
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