rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels=img2.shape roi = img1[0:rows,(cols1-cols):cols1]

时间: 2023-12-11 15:02:16 浏览: 131
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IDL im2col和col2im方法

你提供的代码片段是用于从图像img1中提取一个ROI（感兴趣区域），该ROI的大小与图像img2相同，并且位于img1的右上角。 在代码中，行(rows)和列(cols)是图像的尺寸，而通道(channels)是图像的颜色通道数。 ```python rows1, cols1, channels1 = img1.shape rows, cols, channels = img2.shape roi = img1[0:rows, (cols1 - cols):cols1] ``` 请确保在使用之前将img1和img2替换为你自己的图像。这段代码将创建一个名为roi的变量，其中包含从img1中提取的ROI。它的大小与img2相同，并且位于img1的右上角。 请注意，该代码假设img1和img2的通道数相同。如果两个图像的通道数不同，你可能需要进行适当的调整。
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rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels=img2.shape

rows1, cols1, channels1 = img1.shape rows, cols, channels = img2.shape 其中，rows1、cols1 和 channels1 分别表示 img1 的行数、列数和通道数。同样，rows、cols 和 channels 表示 img2 ...

import cv2 img1 = cv2.imread("F:/tuxiangchuli/shiyan/shiyan1/big.jpg") img2 = cv2.imread("F:/tuxiangchuli/shiyan/shiyan1/smalls.jpg") rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels = img2.shape roi = img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask) img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv) dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg) img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] = dst cv2.imshow("Result", img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 将以上代码改为将图标放置在左上角

rows1, cols1, channels1 = img1.shape rows, cols, channels = img2.shape roi = img1[0:rows, 0:cols] # 调整roi的起始和结束位置 img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2....

import cv2 import numpy as np #加载两幅图像 img1 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/bai.jpg') img2 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/hei2.jpg') #把logo放在图像的右上角，创建ROI rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels = img2.shape print(rows1,cols1,channels1) print(rows,cols,channels) roi = img1[0:rows,cols1:(cols1-cols)] #截取图像的某个区域 #[0:180,500-300]第二张图的300， #cv2.imshow("roi",roi) #cv2.waitKey(0) #现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码 #得到一个黑白图的logo img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,mask = cv2.threshold(img2gray,240,255,cv2.THRESH_BINARY) #240为阈值，如果像素点的值大于240，则取白色，如果小于240就取黑色 #cv2.imshow("1",img2gray) #cv2.waitKey(0) #mask背景依旧是白色，彩色logo是黑色 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) #现在将ROI logo的区域涂黑 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask) #仅从logo图像中提取logo区域 img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv) #cv2.imshow("1",img2_fg) #cv2.waitKey(0) #将logo放入ROI并修改主图像 dst = cv2.bitwise_and(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows,cols1:(cols1-cols)] = dst cv2.imshow('Result',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

roi = img1[0:rows, cols1:(cols1-cols)] 这里的 cols1 和 cols 变量名可能混淆导致错误。根据你的描述，我猜测 cols1 是图像 img1 的列数，而 cols 是图像 img2 的列数。但实际上，根据你的代码，...

将以下代码改为在左上角出现logo：import cv2 import numpy as np #加载两幅图像 img1 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/bai.jpg') img2 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/hei2.jpg') #把logo放在图像的右上角，创建ROI rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels = img2.shape print(rows1,cols1,channels1) print(rows,cols,channels) roi = img1[0:rows,(cols1-cols):cols1] #截取图像的某个区域 #[0:180,500-300]第二张图的300， #cv2.imshow("roi",roi) #cv2.waitKey(0) #现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码 #得到一个黑白图的logo img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,mask = cv2.threshold(img2gray,240,255,cv2.THRESH_BINARY) #240为阈值，如果像素点的值大于240，则取白色，如果小于240就取黑色 #cv2.imshow("1",img2gray) #cv2.waitKey(0) #mask背景依旧是白色，彩色logo是黑色 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) #现在将ROI logo的区域涂黑 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask) #仅从logo图像中提取logo区域 img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv) #cv2.imshow("1",img2_fg) #cv2.waitKey(0) #将logo放入ROI并修改主图像 dst = cv2.bitwise_and(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows,(cols1-cols):cols1] = dst cv2.imshow('Result',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

roi = img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] 将上面这行代码修改为： python roi = img1[0:rows, 0:cols] 然后，修改下面这行代码： python img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] = dst 改为： ...

def fit_keras_channels(batch, rows=CAPTCHA_HEIGHT, cols=CAPTCHA_WIDTH): if K.image_data_format() == 'channels_first': batch = batch.reshape(batch.shape[0], 1, rows, cols) input_shape = (1, rows, cols) else: batch = batch.reshape(batch.shape[0], rows, cols, 1) input_shape = (rows, cols, 1) return batch, input_shape

如果图像数据的格式不是 'channels_first'，则将 batch 重塑为形状为 (batch.shape[0], rows, cols, 1) 的四维数组，并将 input_shape 设置为 (rows, cols, 1)。这个四维数组的第一个维度是 batch_size，第二个和第...

import cv2 import numpy as np #Load two images img1 = cv2.imread('sources/1.jpg') img2 = cv2.imread('sources/3.jpg') #I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI rows, cols, channels = img2.shape roi = img1[0:rows, 0:cols] #Now create a mask of logo and create its inverse mask img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # add a threshold ret,mask = cv2.threshold(img2gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # Now black-out the area of logo in ROI img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) # Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask) dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows, 0:cols] = dst cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

6. 对ROI中的图像img1_bg进行按位与操作，使用cv2.bitwise_and函数将ROI与mask_inv进行按位与运算，得到img1_bg，即将ROI中的logo部分变为黑色。 7. 对img2中的图像进行按位与操作，使用cv2.bitwise_and函数将img2...

img_rows, img_cols = 28, 28 if keras.backend.image_data_format() == 'channels_first': x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_valid = x_valid.reshape(x_valid.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) input_shape = (1, img_rows, img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1) x_valid = x_valid.reshape(x_valid.shape[0], img_rows, img_cols, 1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1) input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

首先，代码通过判断当前的图像数据格式是 'channels_first' 还是 'channels_last' 来确定如何对图像进行 reshape 操作。如果是 'channels_first'，那么将图像的通道数放在第一维，然后是图像的高度和宽度；如果是 '...

import cv2 #加载两幅图片 img1 = cv2.imread(r'C:\csc\22.jpg') #第一幅图片的路径 img2 = cv2.imread(r'C:\csc\33.png') #第二幅图片的路径 #把logo放在图像的左上角，创建ROT rows1,cols1, channels = img1.shape rows, cols, channels = img2.shape rol = img1[0:rows, 0:cols] #现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码 img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2. threshold(img2gray, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY) #mask背景依旧为白色，彩色logo是黑色 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) #现在将ROT中logo的区域涂黑 img1_bg = cv2.bitwise_and(rol, rol, mask = mask) #仅从logo图像中提取logo区域 img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask = mask_inv) #将logo放入ROT并修改主图像 dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows,0:cols]= dst cv2.imshow('Result',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

首先，它加载了两张图片（img1和img2），然后将img2放置在img1的左上角位置。 接下来，代码通过使用灰度转换和阈值化操作创建了一个logo的掩码（mask），并生成了其相反的掩码（mask_inv）。 然后，代码将img1中与...

roi = img1[0:rows,(cols1-cols):cols1]

这段代码使用了Python中的...具体来说，它提取了img1的第一行到最后一行，以及从(cols1-cols)列到cols1列的区域。 这样做的目的可能是为了获取img1中右侧一部分的感兴趣区域。提取后的ROI将存储在名为roi的变量中。

rows, cols = img2.shape[:2]

This line of code retrieves the number of rows and columns in a 2-dimensional array or image called "img2". The ":2" in the code is a slicing notation used to retrieve the first two elements of the ...

cv::Mat trans; cv::warpPerspective(img2, trans, H, cv::Size(img1.cols + img2.cols, img2.rows)); cv::Mat left_top = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 0, 0, 1); cv::Mat points = H * left_top; int start = (int)points.at<double>(0, 0); cv::Mat trans_copy = trans.clone(); cv::Mat result = trans; cv::Mat roi = result(cv::Rect(0, 0, img1.cols, img1.rows)); img1.copyTo(roi);解析

Size(img1.cols+img2.cols, img2.rows)指定了变换后的图像大小。 接着，通过矩阵运算计算出img2图像左上角在变换后图像中的像素坐标，存储在points变量中。由于points是一个3x1的矩阵，所以通过at函数获取points中...

def select_bright(Image,img_origin,w,t0,V): #计算大气光A和折射图t #输入：Image最小值图像，img_origion原图，w是t之前的修正参数，t0阈值，V导向滤波结果 rows,cols,channels=Image.shape size=rows*cols order = [0 for i in range(size)] m = 0 for t in range(0,rows): for j in range(0,cols): order[m] = Image[t][j][0] m = m+1 order.sort(reverse=True) index =int(size * 0.001) #从暗通道中选取亮度最大的前0.1% mid = order[index] A = 0 img_hsv = cv.cvtColor(img_origin,cv.COLOR_RGB2HLS) for i in range(0,rows): for j in range(0,cols): if Image[i][j][0]>mid and img_hsv[i][j][1]>A: A = img_hsv[i][j][1] V = V * w t = 1 - V/A t = np.maximum(t,t0) return t,A

在函数内部，首先获取最小值图像的行数、列数和通道数，并将其分别赋值给rows、cols和channels变量。同时计算图像像素总数的变量size。 然后，将最小值图像中的像素值按降序排序，并取亮度最大的前0.1%的...

下面的代码哪里有问题，帮我改一下from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras import backend as K import tensorflow as tf import datetime import os np.random.seed(0) from sklearn.model_selection import train_test_split from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist images = [] labels = [] (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() X = np.array(images) print (X.shape) y = np.array(list(map(int, labels))) print (y.shape) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=0) print (x_train.shape) print (x_test.shape) print (y_train.shape) print (y_test.shape) ############################ ########## batch_size = 20 num_classes = 4 learning_rate = 0.0001 epochs = 10 img_rows,img_cols = 32 , 32 if K.image_data_format() =='channels_first': x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],1,img_rows,img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],1,img_rows,img_cols) input_shape = (1,img_rows,img_cols) else: x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1) input_shape =(img_rows,img_cols,1) x_train =x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 print('x_train shape:',x_train.shape) print(x_train.shape[0],'train samples') print(x_test.shape[0],'test samples')

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) input_shape = (img_rows, img_cols, 1) else: x_train = x_train....

逐行解释以下代码 import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): """ 功能：给证件照更换背景色(常用背景色红、白、蓝) 输入参数：path:照片路径 color:背景色 """ im=cv2.imread(path) im_hsv=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV) #BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV #aim=np.uint8([[im[0,0,:]]]) #hsv_aim=cv2.cvtColor(aim,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask=cv2.inRange(im_hsv,np.array([im_hsv[0,0,0]-0.1,100,100]),np.array([im_hsv[0,0,0]+0.1,255,255])) #利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分 mask1=mask #在lower_red～upper_red之间的值变成255 img_median = cv2.medianBlur(mask,5) #自己加，中值滤波，去除一些边缘噪点 mask2 = img_median mask_inv=cv2.bitwise_not(mask2) img1=cv2.bitwise_and(im,im,mask=mask_inv) #将人物抠出 bg=im.copy() rows,cols,channels=im.shape bg[:rows,:cols,:]=color img2=cv2.bitwise_and(bg,bg,mask=mask2) #将背景底板抠出 img=cv2.add(img1,img2) #改变图片比例 h, w = img.shape[:2] img5 = cv2.resize(img, (int(w * 1/3), int(h * 1/3)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image={'im':im,'im_hsv':im_hsv,'mask':mask1,'img_median':img_median,'img':img5} cv2.startWindowThread() #加了这个后在图片窗口按Esc就可以关闭图片窗口 for key in image: cv2.namedWindow(key) cv2.imshow(key,image[key]) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return image #test if __name__=='__main__': img=cvtBackground('zjz.jpeg',[55,55,55])

7. 使用 cv2.bitwise_and 函数将人物抠出，保存为 img1。 8. 将底板 bg 生成与图片尺寸相同的背景，并将其赋值为 color。 9. 使用 cv2.bitwise_and 函数将背景底板抠出，保存为 img2。 10. 使用 cv2.add 函数将抠出...

import cv2 img = cv2.imread('D:/Download/windows_v1.6.0/img/99.jpg') # 把图片像素的行数，列数返回给rows，cols rows, cols, _ = img.shape # 旋转角度 angle = 45 # 计算旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), angle, 1) # 旋转图片 rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows)) # 显示结果图像 cv2.imshow('xx', img) cv2.imshow('Rotated Image', rotated_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. 使用img.shape获取图片的像素行数和列数(rows, cols)。 3. 指定旋转角度angle。 4. 使用cv2.getRotationMatrix2D()函数计算旋转矩阵M，该矩阵用于将图片旋转指定角度。 5. 使用cv2.warpAffine()函数，通过旋转...

逐行解释下列代码的意思BGR_img = cv2.imread('fruit.jpg',1) def bgr_to_hsv(BGR_img): rows, cols, _ = BGR_img.shape HSV_img = np.zeros_like(BGR_img) for i in range(rows): for j in range(cols): b, g, r = BGR_img[i, j] b, g, r = b / 255.0, g / 255.0, r / 255.0 cmax = max(b, g, r) cmin = min(b, g, r) delta = cmax - cmin if delta == 0: h = 0 elif cmax == r: h = 30 * (((g - b) / delta) % 6) elif cmax == g: h = 30 * (((b - r) / delta) + 2) else: h = 30 * (((r - g) / delta) + 4) if cmax == 0: s = 0 else: s = delta / cmax v = cmax HSV_img[i, j] = [h, s * 255.0, v * 255.0] return HSV_img HSV_img = bgr_to_hsv(BGR_img) low = np.array([26,43,46]) high = np.array([34,255,255]) mask = np.zeros_like(HSV_img[:,:,0]) b = HSV_img[:,:,0] g = HSV_img[:,:,1] r = HSV_img[:,:,2] mask[(b >= low[0]) & (b <= high[0]) & (g >= low[1]) & (g <= high[1]) & (r >= low[2]) & (r <= high[2])] = 255 height,width = mask.shape mask = np.reshape(mask,(height,width,1)) / 255 mask_BGR = mask * BGR_img cv2.imwrite("mask_fruit.jpg", mask_BGR) plt.show()

1. BGR_img = cv2.imread('fruit.jpg',1)：读取名为'fruit.jpg'的图像，参数1表示以BGR格式读取，返回一个BGR格式的图像。 2. def bgr_to_hsv(BGR_img): 定义一个函数bgr_to_hsv，将输入的BGR格式的图像转换为HSV...

def min_filter(Image,r): # 最小值滤波，输入最小值图像，在2*r+1的矩形窗口内寻找最小值 rows, cols, channels = Image.shape # 输出为暗通道图像 img = np.array(Image) for i in range(0, rows): for j in range(0, cols): for c in range(0, channels): if i == 0 or j == 0 or i == rows - 1 or j == cols - 1: img[i][j][c] = Image[i][j][c] elif j == 0: img[i][j][c] = Image[i][j][c] else: min = 255 for m in range(i - r, i + r): # 寻找像素点(i,j)为中心的5*5窗口内的每个通道的最小值 for n in range(j - r, j + r): if min > Image[m][n][c]: min = Image[m][n][c] img[i][j][c] = min return img

在函数内部，首先获取最小值图像的行数、列数和通道数，并将其分别赋值给rows、cols和channels变量。 然后，创建一个名为img的NumPy数组，并将最小值图像数据复制到该数组中。 接下来，使用三个嵌套的循环...

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资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
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