Mat rod_lightline_19 = imread("imgm/connection_rod_lightline_019.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

时间: 2023-10-22 22:10:04 浏览: 148
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浅谈cv2.imread()和keras.preprocessing中的image.load_img()区别

star5星 · 资源好评率100%
This line of code reads in an image named "connection_rod_lightline_019.png" in grayscale format and assigns it to a variable named "rod_lightline_19" using the OpenCV library function "imread".
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I = imread( C:\MATLAB701\toolbox\images\imdemos\coins.png ) imshow(I) figure, imhist(I,64)
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opencv基本读写显示图像.rar_opencv geotif_opencv tif_opencv/图像读写_tif open

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉功能。在标题和描述中提到的是关于OpenCV在处理TIFF（Tagged Image File Format）和GeoTIFF图像方面的操作，包括...

x_train_path = os.path.join(base_dir, "image") y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label') x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR) y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

这个错误通常是由于 cv2.imread() 没有读取到图片导致的。可以使用以下方法检查读取到的图片是否为 None： print(x_train is None) print(y_train is None) 如果输出结果中有一个为 True，那么说明该...

以上报错部分代码：def load_image(path, size): # given path is a placeholder data only image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (size, size)) image = randome_rotation_flip(image, size) if K.image_data_format() == "channels_first": image = np.expand_dims(image, axis=1) # Extended dimension 1 if K.image_data_format() == "channels_last": image = np.expand_dims(image, axis=3) return image需要修改哪里？

确保传递给load_image()函数的path参数是图像文件的正确路径。 请注意，以上只是根据你提供的代码进行的初步分析，可能还有其他问题。如果你提供更多上下文或完整的代码，我可以更准确地帮助你解决问题。

double mypsnr(const char* ref_image, const char* obj_image) { cv::Mat image_ref = cv::imread(ref_image, cv::IMREAD_GRAYSCALE); cv::Mat image_obj = cv::imread(obj_image, cv::IMREAD_GRAYSCALE); double mse = 0; double div = 0; int width = image_ref.cols; int height = image_ref.rows; double psnr = 0; for (int v = 0; v < height; v++) { for (int u = 0; u < width; u++) { div = image_ref.at<uchar>(v, u) - image_obj.at<uchar>(v, u); mse += div * div; } } mse = mse / (width * height); psnr = 10 * log10(255 * 255 / mse); /*printf("%lf\n", mse); printf("%lf\n", psnr);*/ return psnr; }这个函数有数组越界和空指针的问题吗

但是，你需要确保ref_image和obj_image所指向的图像文件存在且读取成功，否则imread函数会返回空的Mat对象，造成空指针错误。 另外，你也需要确保两张图像的尺寸相同，否则在遍历图像像素时会发生越界错误。可以在...

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错，说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集，生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]...

#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui_c.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //Mat img = imread("cells.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // 读入灰度图像 Mat img; Mat img1 = imread("G:/图像处理/实验课设/实验课设5.31/cell3.png"); //cvtColor(img1, img, CV_BGR2GRAY); Mat img_blur; cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); // 二值化 Mat img_thresh; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(35, 35), Point(-1, -1)); erode(img_thresh1, img_thresh, element); //morphologyEx(img_thresh1, img_thresh, MORPH_OPEN, kernel); imshow("FUSHI", img_thresh); vector<vector> contours; findContours(img_thresh, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 寻找轮廓 //findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); Mat img_contours = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3); Scalar color(0, 0, 255); drawContours(img_contours, contours, -1, color); cout << "细胞个数：" << contours.size() << endl; imshow("去噪后的图像", img_blur); imshow("二值化后的图像", img_thresh); imshow("轮廓", img_contours); waitKey(0); return 0; } OpenCV2015版本 把element函数中size（）创建滑动控件createTrackbar x64

Mat img1 = imread("cell3.png"); Mat img_blur; cvtColor(img1, img_blur, CV_BGR2GRAY); Mat img_thresh1; threshold(img_blur, img_thresh1, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU); Mat img_thresh; ...

img1 = cv2.imread('image/hw01-gray.jpeg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) gray_value1 = cv2.split(img1) gray_value2 = cv2.split(img2)完善这段代码，将gray_value1中值的二进制末位用gray_value2中的替换，用numpy优化

img2 = cv2.imread('image/processed_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 分离灰度值 gray_value1 = cv2.split(img1)[0] gray_value2 = cv2.split(img2)[0] # 取出gray_value1中每个像素值的二进制末位 bits1 = ...

import cv2 # 读取样本图像和目标图像 sample_image = cv2.imread('D:/Opencvoutput/sample4.png') target_image = cv2.imread('D:/test/bssd.png') # 识别样本图像在目标图像中的位置 result = cv2.matchTemplate(target_image, sample_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 获取最相似的位置 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) # 获取样本图像的宽度和高度 sample_width, sample_height = sample_image.shape[:2] if max_val > 0.9: # 获取最相似位置的左上角坐标和右下角坐标 top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + sample_width, top_left[1] + sample_height) # 裁切含有样本图像的部分 cropped_image = target_image[top_left[1]:bottom_right[1], top_left[0]:bottom_right[0]] # 将裁切后的图像保存到指定位置 cv2.imwrite('D:/Opencvoutput/result.png', cropped_image)

其中，样本图像和目标图像分别使用cv2.imread()方法读取，通过cv2.matchTemplate()方法获取最相似位置，然后通过cv2.minMaxLoc()方法获取最相似位置的左上角和右下角坐标，再通过切片操作获取含有样本图像的部分裁剪...

P2.14 加载并显示绿色通道的图片 def load_green_image(basepath, image_id): image = np.zeros(shape=(512,512)) image[:,:] = imageio.imread(basepath + image_id + "_green" + ".png") return image fig = plt.figure() image = load_green_image('./dataset/train/', x_train[0][0]) plt.imshow(image, cmap='gray') print(image.shape) x = image[:,:,np.newaxis] print(x.shape)如何让解决

image = load_green_image('./dataset/train/', x_train[0][0]) plt.imshow(image, cmap='Greens') # 注意这里使用的是 'Greens' 颜色映射 print(image.shape) x = image[:, :, np.newaxis] print(x.shape) ...

请根据刚才的报错，改良以下代码：import cv2 import numpy as np from pynput.mouse import Button, Controller from PIL import ImageGrab # 读取目标图片 target_img = cv2.imread("baidu.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建一个Controller对象 mouse = Controller() # 获取屏幕截图 screenshot = ImageGrab.grab() # 将截图转换为numpy数组 screen = np.array(screenshot) # 保存截图为screen.png screenshot.save('screen.png') # 在屏幕上搜索目标图片 result = cv2.matchTemplate(screen, target_img, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc h, w = target_img.shape[:2] bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 模拟鼠标点击目标图片的位置 mouse.position = (top_left[0] + w//2, top_left[1] + h//2) mouse.press(Button.left) mouse.release(Button.left) time.sleep(2)

target_img = cv2.imread("baidu.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建一个Controller对象 mouse = Controller() # 获取屏幕截图 screenshot = ImageGrab.grab() # 将截图转换为numpy数组 screen = np.array...

Mat mat=Imgcodecs.imread(mat,Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

在这段代码中，mat 是要保存读取的图像数据的变量，Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE 是读取图像的模式，表示将图像转换为灰度图像。 所以，这段代码的作用是读取指定路径的图像文件，并将其转换为灰度图像后...

cv::Mat input_image = imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);cv::Mat gray_image;cv::cvtColor(input_image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);gray_image.convertTo(gray_image, CV_8U);用python改写这段代码

input_image = cv2.imread('input.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_image = cv2.convertScaleAbs(gray_image, alpha=(255.0/65535.0)) # 将图像转换为8位深度 if input_...

img_gray_data = cv2.imread('./images/messi.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_bgr_data = cv2.cvtColor(img_gray_data, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.imshow('gray', img_gray_data) cv2.imshow('bgr', img_bgr_data) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.imread() 函数用于读取图像，cv2.cvtColor() 函数用于将灰度图像转换为 BGR 彩色图像，cv2.imshow() 函数用于显示图像，cv2.waitKey() 函数用于等待用户按下键盘，cv2.destroyAllWindows() 函数用于关闭...

base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # # image = cv2.imread(x_train, y_train,cv2.IMREAD_COLOR) # x_train = np.asarray(x_train) # y_train = np.asarray(y_train) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5

y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 数据归一化 x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5 这样，就可以正确读取图像数据，并将其转换为 NumPy ...

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <omp.h> using namespace cv; int main() { Mat src1 = imread("test1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat src2 = imread("test2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat mask = imread("mask.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat dst = Mat::zeros(src1.size(), CV_8UC1); // 设置线程数为4 omp_set_num_threads(4); // 带掩码的bitwise_and算子 #pragma omp parallel for for (int y = 0; y < src1.rows; y++) { for (int x = 0; x < src1.cols; x++) { if (mask.at<uchar>(y, x) == 255) { dst.at<uchar>(y, x) = src1.at<uchar>(y, x) & src2.at<uchar>(y, x); } } } imshow("src1", src1); imshow("src2", src2); imshow("mask", mask); imshow("dst", dst); waitKey(); return 0; }可以访问像素的at可以改成指针吗

Mat src1 = imread("test1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat src2 = imread("test2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat mask = imread("mask.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat dst = Mat::zeros(src1.size(), CV_8UC1); // ...

import cv2 import numpy as np input_image = cv2.imread('test.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) height = input_image.shape[0] width = input_image.shape[1] s = np.array([[1,0],[1,1]],dtype=np.boo18) m,n = s.shape[0],s.shape[1] output_image = input_image.copy() for row in range(height-m+1): for col in range(width-n+1): result = input_image[row:row+m,col:col+n] & s if result.sum() >= 1: output_image[row,col] = 255 else: output_image[row,col] = 0 cv2.imshow('input-image',input_image) cv2.imshow('output-image',output_image) cv2.waitKey(0)纠正代码

input_image = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) height, width = input_image.shape[:2] s = np.array([[1, 0], [1, 1]], dtype=np.uint8) m, n = s.shape[0], s.shape[1] output_image = np.zeros(...

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("D:/360MoveData/Users/15312/Desktop/zy3/1/jpg"); // 读取图像 Mat img_gray = imread("D:/360MoveData/Users/15312/Desktop/zy3/1/jpg",IMREAD_GRAYSCALE); // 读取图像 Mat img_emboss; // 定义浮雕核 float kernel_data[3][3] = { {-1, -1, 0}, {-1, 0, 1}, { 0, 1, 1} }; Mat kernel = Mat(3, 3, CV_32F, kernel_data); img_gray.convertTo(img_gray,CV_32F); // 对灰度图像进行浮雕处理 filter2D(img_gray, img_emboss, -1, kernel, Point(-1, -1), 128, BORDER_REPLICATE); // 显示原图像和浮雕图像 namedWindow("Input Image", WINDOW_NORMAL); namedWindow("Embossed Image", WINDOW_NORMAL); imshow("Input Image", img); imshow("Embossed Image", img_emboss); waitKey(0); // 等待按键 return 0; }存在问题

Mat img_gray = imread("D:/360MoveData/Users/15312/Desktop/zy3/1/jpg/1.jpg",IMREAD_GRAYSCALE); // 读取图像 Mat img_emboss; // 定义浮雕核 float kernel_data[3][3] = { {-1, -1, 0}, {-1, 0, 1},...

def imread(filename, flatten=False): """根据图片路径，将图片读取为cv2的图片处理格式.""" if not os.path.isfile(filename): raise FileNotExistError("File not exist: %s" % filename) # choose image readin mode: cv2.IMREAD_UNCHANGED=-1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE=0, cv2.IMREAD_COLOR=1, readin_mode = cv2.IMREAD_GRAYSCALE if flatten else cv2.IMREAD_COLOR if PY3: img = cv2.imdecode(np.fromfile(filename, dtype=np.uint8), readin_mode) else: filename = filename.encode(sys.getfilesystemencoding()) img = cv2.imread(filename, readin_mode) return img

如果flatten为True，则选择cv2.IMREAD_GRAYSCALE，将图像解码为灰度图像；否则，选择cv2.IMREAD_COLOR，将图像解码为彩色图像。 接下来，函数使用cv2.imdecode函数将图像解码为OpenCV的图像格式。在Python 3中，...

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