Image.open读取深度图像

时间: 2023-10-18 21:30:33 浏览: 158
CPP

读取深度数据

很抱歉，Image.open并不能直接读取深度图像。它是Python Imaging Library (PIL)中的一个函数，主要是用于读取和处理常规的图像文件，如JPEG、PNG、BMP等格式。如果要读取深度图像，可以使用OpenCV库中的函数，如cv2.imread()来读取深度图像。OpenCV支持多种深度图像格式，如16位和32位浮点数等。
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from PIL import Image import numpy as np im = np.array(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')) print(im.shape, im.dtype) im1 = 255-im im2 = (100/255)*im+150 im3 = 255*(im1/255)**2 pil_im = Image.fromarray(np.uint(im3)) pil_im.show() from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')).astype('float') # 获取灰度图的像素矩阵 depth = 10. # 立体化，深度值，取值(0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度 grad_x, grad_y = grad # 分别取图像横纵方向灰度值的梯度值 grad_x = grad_x * depth / 100. # 将横纵灰度值的梯度值归一化 grad_y = grad_y * depth / 100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) # 继续归一化 uni_x = grad_x / A # x，y，z表示图像平面的单位法向量在三个轴上的投影 uni_y = grad_y / A uni_z = 1 / A vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度 vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x轴的影响因子 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y轴的影响因子 dz = np.sin(vec_el) # 光源对z轴的影响因子 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 将各方向的梯度分别乘上虚拟光源对各方向的影响因子，将梯度还原成灰度 b = b.clip(0, 255) # 舍弃溢出的灰度值 hm = Image.fromarray(b.astype('uint8')) hm.save('D:\\2.jpg')

1. 使用PIL库读取灰度图像并转换为numpy数组格式。 2. 定义立体化的深度值，并计算图像梯度。 3. 对横纵灰度值梯度进行归一化，并计算单位法向量在三个轴上的投影。 4. 定义虚拟光源的俯视角度和方位角度，并计算...

import cv2 import numpy as np depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像，注意这里创建的是单通道的8位灰度图像 Gray = np.zeros((depth_image.shape[0], depth_image.shape[1]), dtype=np.uint8) # 最大最小深度值 max = 255 # 注意：如果原深度图像只有8位，则应该将其设为255 min = 0 # 遍历每个像素，并进行深度值映射 for i in range(depth_image.shape[0]): data_gray = Gray[i] data_src = depth_image[i] for j in range(depth_image.shape[1]): if data_src[j] < max and data_src[j] > min: data_gray[j] = int((data_src[j] - min) / (max - min) * 255.0) else: data_gray[j] = 255 # 深度值不在范围内的置为白色 # 输出灰度图像，并保存 cv2.imwrite('/home/witney/test/0.jpg', Gray) cv2.imshow('gray', Gray) cv2.waitKey(0) #对图像进行二值化处理以便于轮廓检测 ret, thresh = cv2.threshold(Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) # 读取文本文件中的坐标位置信息 with open('f.txt', 'r') as f: positions = [] for line in f.readlines(): x1, y1, x2, y2 = map(float, line.strip().split(' ')) positions.append((x1, y1, x2, y2)) # 循环遍历每个坐标位置信息，绘制矩形框并截取图片内容 for i, pos in enumerate(positions): x1, y1, x2, y2 = pos # 根据坐标位置信息绘制矩形框 cv2.rectangle(thresh, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 利用数组切片功能截取图片中的内容 crop_img = thresh[y1:y2, x1:x2] # 保存截取的图片 cv2.imwrite(f'crop_image_{i}.jpg', crop_img)

depth_image = cv2.imread('f.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 读取16位深度图像 depth_image = depth_image / 1000.0 cv2.imshow('Depth Image', depth_image) cv2.waitKey(0) # 初始化灰度图像，注意这里创建的是...
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import PIL import torch from torchvision import transforms import torchvision #调用已经训练好的FCN语义分割网络 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True) model.eval() #读取照片 image=PIL.Image.open('1234.jpg') #照片进行预处理 image_transf=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ] ) image_tensor=image_transf(image).unsqueeze(0) output=model(image_tensor)['out'] output.shape #读取图片，进行分割，总共21个通道，因为在21个数据集上训练 #转化为2维图像 outputarg=torch.argmax(output.squeeze(),dim=0).numpy() outputarg def decode_seqmaps(image,label_colors,nc=21): r=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) g=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) b=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) for cla in range(0,nc): idx = image == cla r[idx] = label_colors[cla,0] g[idx] = label_colors[cla,1] b[idx] = label_colors[cla,2] rgbimage= np.stack([r,g,b],axis=2) return rgbimage import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" label_colors =np.array([(0,0,0), #0=background (128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128), #1=airplane,2=bicycle,3=bird,4=boat (128,0,128),(0,128,128),(128,128,128),(64,0,0), #6=bus,7=car,8=cat,9=chair (192,0,0),(64,128,0),(192,128,0),(64,0,128), #10=cow,11=dining table,12=dog,13=horse (192,0,128),(64,128,128),(192,128,128),(0,64,0), #14=motorbike,15=person,16=potted plant,17=sheep (128,64,0),(0,192,0),(128,192,0),(0,64,128) #18=sofa,19=train,20=tv/monitor ]) outputrgb=decode_seqmaps(outputarg,label_colors) plt.figure(figsize=(20,8)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(outputrgb) plt.axis('off') plt.subplots_adjust(wspace=0.05) plt.show()使用了哪些深度学习的模型和方法

- torch：PyTorch深度学习框架的库； - transforms：PyTorch中用于数据预处理的工具； - torchvision：PyTorch中用于构建计算机视觉模型的框架。 这些库和工具都是在开发计算机视觉模型时会经常用到的，可以方便地...

分析代码：from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("C:\\Users\86176\Desktop\哆啦A梦.jpg").convert('L')).astype('float') # 获取灰度图的像素矩阵 depth = 10. # 立体化，深度值，取值(0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度 grad_x,grad_y = grad # 分别取图像横纵方向灰度值的梯度值 grad_x = grad_x * depth / 100. #将横纵灰度值的梯度值归一化 grad_y = grad_y * depth / 100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) #继续归一化 uni_x = grad_x / A #x，y，z表示图像平面的单位法向量在三个轴上的投影 uni_y = grad_y / A uni_z = 1 / A vec_el = np.pi / 2.2 #光源的俯视角度 vec_az = np.pi / 4. #光源的方位角度 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) #光源对x轴的影响因子 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) #光源对y轴的影响因子 dz = np.sin(vec_el) #光源对z轴的影响因子 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) #将各方向的梯度分别乘上虚拟光源对各方向的影响因子，将梯度还原成灰度 b = b.clip(0,255) #舍弃溢出的灰度值 im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.show()

这段代码使用PIL库打开并读取一张图片，将其转换为灰度图像，并获取其像素矩阵。然后使用numpy库中的gradient函数计算图像灰度的梯度，分别取出横纵方向的灰度值梯度。接着对梯度进行归一化处理，将其转化为单位向量...

请用c++写一段ros程序，读取深度相机的深度图像和rgb图像，两者的话题名分别为/camera3/depth/image_raw和/camera3/rgb/image_raw，读取到的深度图存入/home/hudi/my_pic/town2/depth/video1，rgb图片存入/home/hudi/my_pic/town2/rgb/video1路径。此外还需要保存小车的实时imu值，话题名字为/imu，并将每一帧的yaw值存入/home/hudi/my_pic/town2/depth/yaw.txt

好的，这是一个简单的ROS程序，可以读取深度相机的深度图像和rgb图像，保存到指定路径，并将每一帧的yaw值保存到txt文件中。 cpp #include <ros/ros.h> #include <sensor_msgs/Image.h> #include ...

给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

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