cv2中怎样将图片垂直排列

时间: 2023-10-07 11:07:04 浏览: 34
可以使用cv2.vconcat()函数将图片垂直排列。该函数用于将多个numpy数组按垂直方向拼接起来,返回一个拼接后的数组。 示例代码: ```python import cv2 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') img3 = cv2.imread('image3.jpg') # 将三张图片垂直排列 v_concat = cv2.vconcat([img1, img2, img3]) # 显示拼接后的图片 cv2.imshow('Vertical Concatenation', v_concat) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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cv2中怎么将多个图片矩阵排列

可以使用cv2中的cv2.hconcat和cv2.vconcat函数来将多个图片矩阵排列起来。 cv2.hconcat函数可以将多个图片矩阵水平排列,即将它们按照列连接在一起。例如,下面的代码将两个图片矩阵水平排列: ```python import cv2 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将两个图片矩阵水平排列 result = cv2.hconcat([img1, img2]) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` cv2.vconcat函数可以将多个图片矩阵垂直排列,即将它们按照行连接在一起。例如,下面的代码将两个图片矩阵垂直排列: ```python import cv2 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 将两个图片矩阵垂直排列 result = cv2.vconcat([img1, img2]) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 如果需要同时进行水平和垂直排列,可以先使用cv2.hconcat函数将多个图片矩阵水平排列,然后再使用cv2.vconcat函数将水平排列后的结果垂直排列。例如,下面的代码将四个图片矩阵水平排列,然后再将它们垂直排列: ```python import cv2 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') img3 = cv2.imread('image3.jpg') img4 = cv2.imread('image4.jpg') # 将四个图片矩阵水平排列 temp1 = cv2.hconcat([img1, img2]) temp2 = cv2.hconcat([img3, img4]) # 将水平排列后的结果垂直排列 result = cv2.vconcat([temp1, temp2]) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

opencv 两个图片上下排列

要将两个图片上下排列,可以使用OpenCV库中的函数来实现。首先,需要加载两个图片并分别赋值给两个变量。然后,获取两个图片的高度和宽度信息。假设图片1为img1, 图片2为img2。 接下来,可以使用OpenCV中的函数来创建一个新的空白图片,其高度为img1和img2高度之和,宽度为两个图片中宽度较大的值。 使用OpenCV的函数cv2.vconcat()来实现两个图片的垂直拼接,通过将img1和img2作为参数传入该函数,并将结果赋值给一个新的变量,比如result。 最后,可以通过cv2.imshow()函数来显示拼接后的结果。 以下是一个使用OpenCV在两个图片上下排列的示例代码: ```python import cv2 # 加载两个图片 img1 = cv2.imread('image1.jpg') img2 = cv2.imread('image2.jpg') # 获取图片的高度和宽度 height1, width1, _ = img1.shape height2, width2, _ = img2.shape # 创建一个新的空白图片 new_height = height1 + height2 new_width = max(width1, width2) result = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8) # 图片的垂直拼接 result[:height1, :width1] = img1 result[height1:, :width2] = img2 # 显示拼接后的结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 通过以上步骤,即可将两个图片在垂直方向上进行排列,并将结果显示在屏幕上。

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写出以下代码的函数说明:# 界面初始化,设置界面布局 def initUI(self): main_widget = QWidget() main_layout = QHBoxLayout() font = QFont('楷体', 15) # 主页面,设置组件并将组件放在布局上 left_widget = QWidget() left_layout = QVBoxLayout() img_title = QLabel("样本") img_title.setFont(font) img_title.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.img_label = QLabel() img_init = cv2.imread(self.to_predict_name) h, w, c = img_init.shape scale = 400 / h img_show = cv2.resize(img_init, (0, 0), fx=scale, fy=scale) cv2.imwrite("images/show.png", img_show) img_init = cv2.resize(img_init, (224, 224)) cv2.imwrite('images/target.png', img_init) self.img_label.setPixmap(QPixmap("images/show.png")) left_layout.addWidget(img_title) left_layout.addWidget(self.img_label, 1, Qt.AlignCenter) left_widget.setLayout(left_layout) right_widget = QWidget() right_layout = QVBoxLayout() btn_change = QPushButton(" 上传图片 ") btn_change.clicked.connect(self.change_img) btn_change.setFont(font) btn_predict = QPushButton(" 开始识别 ") btn_predict.setFont(font) btn_predict.clicked.connect(self.predict_img) label_result_f = QLabel(' 花卉名称 ') self.result_f = QLabel("等待识别") self.label_info = QTextEdit() self.label_info.setFont(QFont('楷体', 12)) label_result_f.setFont(QFont('楷体', 16)) self.result_f.setFont(QFont('楷体', 24)) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(label_result_f, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(self.result_f, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(self.label_info, 0, Qt.AlignCenter) right_layout.addStretch() right_layout.addWidget(btn_change) right_layout.addWidget(btn_predict) right_layout.addStretch() right_widget.setLayout(right_layout)

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