指定cv2.imwrite写入到指定文件夹

时间: 2023-09-13 11:05:15 浏览: 1763
### 回答1: 可以使用 `cv2.imwrite(filepath, image)` 函数将图像写入到指定文件夹。其中,'filepath' 是保存图像的完整路径(包括文件夹路径和文件名),'image' 是要保存的图像。 例如,如果你要将图像 'img' 保存到文件夹 'C:\my_folder' 中,命名为 'image.jpg',可以使用以下代码: ```python cv2.imwrite(r'C:\my_folder\image.jpg', img) ``` 注意, 如果文件夹不存在,将抛出错误,请确保在写入前建好文件夹 如果有需要可以使用 os.path.exists() 或 os.makedirs() 来判断并建立文件夹 ### 回答2: 要将图像写入到指定文件夹,可以使用cv2库中的imwrite函数结合文件路径来实现。 首先,确保已经导入了cv2库,然后定义一个文件夹的路径,如path = "指定文件夹路径/"。注意最后一个斜杠是必须的。 接下来,使用cv2.imread函数读取图像,将其存储在一个变量中,例如img = cv2.imread("图像路径")。 然后,使用cv2.imwrite函数将图像写入到指定文件夹。将路径设置为path + "文件名.扩展名",即使用路径变量与图像文件名和扩展名拼接起来。例如,cv2.imwrite(path + "image.jpg", img)。 完成上述步骤后,图像将被保存在指定文件夹中,命名为"image.jpg"。 请注意,指定的文件夹路径必须是有效的,否则会导致写入失败。另外,图像文件的路径也必须正确,否则无法读取到正确的图像。 以上就是使用cv2.imwrite将图像写入到指定文件夹的简单方法。 ### 回答3: 要使用cv2.imwrite将图像写入指定文件夹,首先需要确保已经导入了cv2模块。然后,需要指定图像的绝对路径,并在路径中包含要保存图像的文件夹名称。 例如,我们假设要将图像保存在名为"output"的文件夹中。首先,我们需要确保"output"文件夹已经存在于指定路径中。 接下来,可以使用cv2.imread()函数加载要写入的图像。然后,可以使用cv2.imwrite()函数将该图像写入指定文件夹。 下面是一个使用cv2.imwrite将图像写入指定文件夹的示例代码: ```python import cv2 # 指定图像路径 image_path = 'path/to/image.jpg' # 指定保存文件夹 output_folder = 'path/to/output/' # 读取图像 image = cv2.imread(image_path) # 写入图像到指定文件夹 cv2.imwrite(output_folder + 'output_image.jpg', image) ``` 在上面的示例中,'output_image.jpg'是要保存的图像的文件名。这将把图像保存在指定的文件夹"output"中。 请确保将"image_path"和"output_folder"替换为您实际使用的路径。 请注意,'output_image.jpg'的文件名可以根据您的需求进行修改。
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import os import json import csv import cv2 from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry folder_path = 'D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\input\\Normal\\' # 替换为实际的文件夹路径 output_file = 'D:\\细胞识别\\output.csv' # 替换为实际的输出文件路径 data_list = [] # 用于存储所有的坐标信息 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取JSON文件 with open(json_path) as file: data = json.load(file) # 获取多边形坐标 shapes = data['shapes'] polygon_points = shapes[0]['points'] # 假设只有一个多边形标注 # 计算最小包围框的左上角和右下角坐标 x_coordinates = [point[0] for point in polygon_points] y_coordinates = [point[1] for point in polygon_points] min_x = min(x_coordinates) min_y = min(y_coordinates) max_x = max(x_coordinates) max_y = max(y_coordinates) # 将坐标信息添加到列表中 data_list.append({'Filename': filename, 'Min_X': min_x, 'Min_Y': min_y, 'Max_X': max_x, 'Max_Y': max_y}) # 写入CSV文件 with open(output_file, 'w', newline='') as file: fieldnames = ['Filename', 'Min_X', 'Min_Y', 'Max_X', 'Max_Y'] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) # 生成input_prompts input_prompts = [] for data in data_list: input_prompt = f"处理文件:{data['Filename']},左上角坐标:({data['Min_X']}, {data['Min_Y']}),右下角坐标:({data['Max_X']}, {data['Max_Y']})" input_prompts.append(input_prompt) sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\sam_vit_h_4b8939.pth") predictor = SamPredictor(sam) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # Load and set the image for prediction your_image = cv2.imread(image_path) predictor.set_image(your_image) # Perform prediction using input prompts masks, _, _ = predictor.predict(input_prompts) # Perform further processing or analysis on the predicted masks for i, mask in enumerate(masks): mask_filename = f"mask_{i + 1}_{filename}" mask_path = os.path.join(folder_path, mask_filename) cv2.imwrite(mask_path, mask)

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