if img.shape[-1]==4: img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGRA2BGR)

时间: 2023-06-27 20:03:57 浏览: 182
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CvtColor()

这段代码的作用是将图像从BGRA格式转换为BGR格式。在OpenCV中，图像有多种格式，包括BGR、RGB、RGBA和BGRA等格式。其中，BGR和RGB格式表示图像的通道顺序为蓝、绿、红；而RGBA和BGRA格式则表示图像的通道顺序为红、绿、蓝、透明度。在进行图像处理时，通常需要将图像转换为特定格式以方便处理。这里的代码就是将BGRA格式的图像转换为BGR格式，方便后续处理。
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def jietu(self,hwnd): # 获取窗口位置 left, top, right, bottom = win32gui.GetWindowRect(hwnd) width = right - left height = bottom - top # 创建DC对象 hwndDC = win32gui.GetWindowDC(hwnd) mfcDC = win32ui.CreateDCFromHandle(hwndDC) saveDC = mfcDC.CreateCompatibleDC() # 创建位图对象 saveBitMap = win32ui.CreateBitmap() saveBitMap.CreateCompatibleBitmap(mfcDC, width, height) # 将位图选入DC对象 saveDC.SelectObject(saveBitMap) # 截屏 saveDC.BitBlt((0, 0), (width, height), mfcDC, (0, 0), win32con.SRCCOPY) # 获取位图数据 bmpinfo = saveBitMap.GetInfo() bmpstr = saveBitMap.GetBitmapBits(True) # 将位图数据转换为numpy数组 img = np.frombuffer(bmpstr, dtype='uint8') img.shape = (bmpinfo['bmHeight'], bmpinfo['bmWidth'], 4) cv2.imwrite('1.bmp', img) # 释放资源 win32gui.DeleteObject(saveBitMap.GetHandle()) saveDC.DeleteDC() mfcDC.DeleteDC() win32gui.ReleaseDC(hwnd, hwndDC) # 返回截屏结果 return img 如何提取 img 848,468,814,103数据保存为bmp

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR) # 保存为bmp文件 cv2.imwrite(filename, img) # 释放资源 win32gui.DeleteObject(saveBitMap.GetHandle()) saveDC.DeleteDC() mfcDC.DeleteDC() win32gui....

module 'cv2' has no attribute 'COLOR_BGRA2RGEB

if img.shape[2] == 4: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2RGB) else: img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

OpenCvSharp.OpenCVException:“src.channels() == 3”报错怎么修改

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR) # 现在 img 是三通道彩色图像，可以使用 cv2 的函数处理了 需要根据实际情况来确定要使用哪个转换函数，例如从单通道转换到三通道可以使用 cv2.COLOR_GRAY2BGR...
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OpenCV技巧_ 常用格式圖片保存為透明背景圖片(附Python源碼)-教你輕鬆製作Logo1

result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2BGRA) # 遍历并设置Alpha通道 for i in range(img.shape[0]): for j in range(img.shape[1]): if img[i,j,0] > 200 and img[i,j,1] > 200 and img[i,j,2] > 200: ...

cv2.error: C:\ci\opencv_1512688052760\work\modules\imgproc\src\color.cpp:11016: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR) 这段代码会检查输入图像的通道数，如果通道数为1，则将其转换为3通道灰度图像；如果通道数为4，则将其转换为3通道RGB图像。然后你就可以在转换后的图像上使用cv2...

我运行了#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 # 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） # 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] # 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 # 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) # 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) # 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

该错误消息提示需要3个或4个颜色通道（BGR 或 BGRA）。如果您的图像不是这些通道，请尝试将其转换为正确的通道格式。 如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和图像的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题...

希望能对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。 | | | 我运行了#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import numpy as np import cv2 准备标定板参数 pattern = (9, 6) # 部角点数目 square_size = 25 # 每个棋盘格的边长（单位：毫米） 准备用于标定的图像路径（替换实际的图像路径） image_paths = [ 'Pictures1.jpg', 'Pictures2.jpg', 'Pictures3.jpg', ] 创建存储角点和物体点的列表 obj_points = [] # 真实世界坐标点 img_points = [] # 图像平面角点 准备物体坐标 objp = np.zeros((pattern[0] * pattern[1], 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern[0], 0:pattern[1]].T.reshape(-1, 2) * square_size for image_path in image_paths: # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern, None) if ret: obj_points.append(objp) img_points.append(corners) 进行相机标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, gray.shape[::-1], None, None) 打印相机内参和畸变参数 print("相机内参 (Camera Matrix):\n", mtx) print("\n畸变系数 (Distortion Coefficients):\n", dist) 保存相机参数 np.save("camera_matrix.npy", mtx) np.save("dist_coeffs.npy", dist) 它说OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp, line 9748 Traceback (most recent call last): File "biaoding.py", line 28, in <module> gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: /build/opencv-XDqSFW/opencv-3.2.0+dfsg/modules/imgproc/src/color.cpp:9748: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

该错误消息提示需要3个或4个颜色通道（BGR 或 BGRA）。如果您的图像不是这些通道，请尝试将其转换为正确的通道格式。 如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和图像的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题...

解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)

具体来说，它读取了两张图片的路径，使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片，接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异，将结果转换为灰度图像并存储在Conv_hsv_Gray中。然后，它定义了一个阈值列表...

解析代码：img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.result = cv2.resize( self.result, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_AREA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是进行目标检测的推理过程，并将检测结果展示在界面上。 首先，使用OpenCV读取图片，然后对图片进行预处理，包括缩放、转换颜色空间、转换数据类型等。然后，将处理后的图片输入模型进行推理，得到检测...

def grab_screen(region=None): hwin = win32gui.GetDesktopWindow() if region: left, top, x2, y2 = region width = x2 - left + 1 height = y2 - top + 1 else: width = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CXVIRTUALSCREEN) height = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_CYVIRTUALSCREEN) left = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_XVIRTUALSCREEN) top = win32api.GetSystemMetrics(win32con.SM_YVIRTUALSCREEN) hwindc = win32gui.GetWindowDC(hwin) srcdc = win32ui.CreateDCFromHandle(hwindc) memdc = srcdc.CreateCompatibleDC() bmp = win32ui.CreateBitmap() bmp.CreateCompatibleBitmap(srcdc, width, height) memdc.SelectObject(bmp) memdc.BitBlt((0, 0), (width, height), srcdc, (left, top), win32con.SRCCOPY) signedIntsArray = bmp.GetBitmapBits(True) img = np.fromstring(signedIntsArray, dtype='uint8') img.shape = (height, width, 4) srcdc.DeleteDC() memdc.DeleteDC() win32gui.ReleaseDC(hwin, hwindc) win32gui.DeleteObject(bmp.GetHandle()) return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)

这段代码是用于截取屏幕区域的图像，并将其转换...12. 将图像从BGRA格式转换为BGR格式：return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR) 这个函数可以方便地在Windows环境下截取屏幕图像，并使用OpenCV进行后续处理。

img = cv2.imread(fileName) print(fileName) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label_4.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是将文件加载并读入到img变量中，然后对图像进行缩放（使用letterbox函数）以适应所选的img_size。最后将变换后的图像存入img中。在PyTorch的上下文中，这些变换是不进行梯度计算的，因为没有必要对它们...

输入图像的通道数更改为3或4的代码

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR) # 处理图像... 在这个示例代码中，我们首先读取了一张图像。然后使用 if 语句判断图像的通道数，如果通道数为1，则使用 cvtColor 函数将图像转换为3个通道；...

iCCP: known incorrect sRGB profile怎么回事

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR) # 保存PNG图片 cv2.imwrite('test_fixed.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 9]) 1. 使用OpenCV库读取PNG图片，并将其转换为RGB颜色空间。 2. ...
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