cv2.imwrite会创建不存在的文件夹吗

时间: 2024-05-07 10:22:28 浏览: 37
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Python提取转移文件夹内所有.jpg文件并查看每一帧的方法

cv2.imwrite函数不会自动创建不存在的文件夹，如果指定的文件夹不存在，会出现错误。因此在使用cv2.imwrite函数保存文件之前，需要先确保保存的文件夹已经存在，如果不存在需要手动创建它们。可以使用Python中的os模块或者shutil模块来创建文件夹。例如： ```python import os # 创建文件夹 if not os.path.exists('saved_images'): os.makedirs('saved_images') # 保存图片 cv2.imwrite('saved_images/image.jpg', img) ```
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def deal_threshold(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) Imgaepil = Image.fromarray(gray) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 使用霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=70) sumang = 0 thresh = None if (lines is not None): for line in lines: anglep = line[0][1] * 180 / np.pi if (anglep > 90): anglep = 180 - anglep print(anglep) sumang = sumang + anglep angle = sumang / len(lines) thresh = Imgaepil.rotate(angle) return thresh def process_images(input_folder, output_folder): # 创建输出文件夹 os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) # 遍历输入文件夹中的图片 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png") or filename.endswith(".JPG"): # 读取图片 image_path = os.path.join(input_folder, filename) image = cv2.imread(image_path) # 处理图片 thresh = deal_threshold(image) # 保存处理后的图片 output_path = os.path.join(output_folder, filename) cv2.imwrite(output_path, thresh) print(f"Processed {filename}") # 指定输入文件夹和输出文件夹 input_folder = "img_out_binary" output_folder = "rotated_img" # 调用函数进行处理 process_images(input_folder, output_folder)，程序执行后提示 cv2.imwrite(output_path, thresh) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'，优化程序

在你的代码中，出现了一个错误，即 cv2.imwrite 报错：cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !...

import cv2 import os def resize_image(image_path, width, height): """调整图片大小""" img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite(image_path, resized) def extract_frames(video_path, target_path): """提取视频帧并保存封面图""" try: vc = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取视频 success, frame = vc.read() # 读取当前帧，success用于判断读取是否成功 count = 0 # 初始化计数器 while success: file_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] + f'_{count}.jpg' frame_path = os.path.join(target_path, file_name) cv2.imwrite(frame_path, frame) # 将当前帧保存为图片到 frame_path resize_image(frame_path, 2560, 1440) # 调整图片大小 success, frame = vc.read() # 继续读取下一帧 count += 1 # 计数器加1 except Exception as e: print(f"获取视频帧失败: {e}") if __name__ == '__main__': video_folder = 'D:/path/to/videos/1/银二-主井皮带_20230523151417' # 视频文件夹目录 target_path = 'D:/path/to/frames/1' # 帧截图保存路径 if not os.path.exists(target_path): # 如果目标路径不存在原文件夹的话就创建 os.makedirs(target_path) for file_name in os.listdir(video_folder): file_path = os.path.join(video_folder, file_name) if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.mp4'): extract_frames(file_path, target_path) print("程序执行完毕！")

这是一段Python代码，主要功能是从指定的视频文件夹中提取视频帧并保存为图片。具体实现过程如下： 1. 引入cv2和os模块。 2. 定义resize_image函数，用于调整图片大小。该函数接收三个参数：图片路径、目标宽度和...

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

3. 创建保存文件夹及其子文件夹。 4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机生成，将加噪声后的图像保存到noisy子文件夹中，原始图像保存到original子文件夹...

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

# 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 调用函数，生成新文件夹并存储调整后的图片 new_size = (224, 224) # 调整后的图片...

import matplotlib.image as img import glob import numpy as np from scipy.ndimage import filters, measurements, interpolation from math import pi import cv2 #图像直方图均衡化 def image_histogram_equalization(image): return cv2.equalizeHist(image) for saliency in glob.glob("output_scaled/zebra.png"): print(saliency) s = img.imread(saliency) s = cv2.imread(saliency,0) print(s.shape) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) image[image>255 - 15.5] = 255 image[image<=255 - 15.5] = 0 print(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):], image) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) v = np.zeros_like(image) v[image>15.5] = 0 v[image<=15.5] = 255 print(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):], v)上面这段代码可以逐行讲一下吗？

然后使用cv2.imwrite()方法将结果保存到output_fg文件夹中。 6.背景提取 python v = np.zeros_like(image) v[image>15.5] = 0 v[image] = 255 cv2.imwrite(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/")...

from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 # args args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0) cv2.imwrite("segment_%d.png" % i, np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0))导出子块图像到指定文件夹

可以使用以下代码将每个超像素块保存为单独的图像文件: ... cv2.imwrite(filename, masked_image) 这将在当前目录下创建一个名为 "segmented_images" 的文件夹，并将每个超像素块保存为单独的图像文件。

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