img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

时间: 2023-10-17 15:53:29 浏览: 108
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ostu.rar_opencv os_大津阈值法c++

这行代码读取了名为`binary_image.png`的图像，并将其以灰度图像的形式加载到变量`img`中。这是通过将`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`作为第二个参数传递给`cv2.imread()`函数实现的。 `cv2.imread()`函数用于读取图像文件，第一个参数是要读取的文件的路径和文件名。第二个参数是可选的，用于指定读取图像的方式。`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`表示将图像读取为灰度图像。如果不传递第二个参数，则默认以BGR彩色图像的形式加载图像。 在这个例子中，将图像加载为灰度图像非常有用，因为它只需要一个通道而不是三个通道，这样可以节省内存并加速图像处理。因此，当你需要处理灰度图像时，可以使用`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数来加载图像。
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canny代码matlab image_processing digital ...cv2.imread(filaname,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 高斯模糊 imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGrey,(7,7),0) ##kernel需要为奇数 边缘函数 imgCanny = cv2.Ca

cv2.THRESH_BINARY

img_gray = cv2.imread('image_gray.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 设定阈值 thresh = 128 # 二值化处理 ret, img_binary = cv2.threshold(img_gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 显示结果 cv2.imshow('...

def etch(img,mask): h=img.shape[0] w=img.shape[1] etch_img=np.zeros((h,w),np.uint8) mask_len = mask.shape[0] center = round((mask_len-1)/2) for i in range(h-mask_len+1): for j in range(w-mask_len+1): # Write by yourself, 进行图像的腐蚀操作 return etch_img

img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 自定义结构元素 mask = np.array([[0, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 0]], dtype=np.uint8) # 腐蚀图像 eroded_img = etch(img, mask) # 显示腐蚀后...

Mat imgthreshold; Mat imgsrc = cv::imread("C:/Users/Dell/Pictures/Camera Roll/OIP-C (1).jfif",0); imshow("imgsrc", imgsrc); threshold(imgsrc, imgthreshold,50, 110, THRESH_BINARY); imshow("imgthreshold", imgthreshold); vector<vector> contours; findContours(imgthreshold, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // imgdraw = imgsrc.clone(); Mat imgdraw = Mat::zeros(imgthreshold.size(), CV_8UC3); drawContours(imgdraw, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 1); imshow("imgdraw", imgdraw); waitKey(0);这段代码中如何用qt来实现在ui上将opencv输出的轮廓根据鼠标事件删除

Mat imgsrc = cv::imread("C:/Users/Dell/Pictures/Camera Roll/OIP-C (1).jfif",0); QImage img = QImage((const unsigned char*)(imgsrc.data), imgsrc.cols, imgsrc.rows, QImage::Format_Grayscale8); ui->label...

cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C

img_gray = cv2.imread('image_gray.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 自适应阈值处理 block_size = 11 C = 2 img_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, ...

Python中labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img)的详细用法

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 2. labels: 返回的是一个uint8类型的二维数组，每个元素代表原图中的一个连通组件，值从0开始编号。 3. stats: 这是一个结构化的数组，包含每个...

优化这段代码，使其可以运行 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // 读取车牌图像 Mat image = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 图像预处理 resize(image, image, Size(400, 300)); // 调整图像大小 GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0, 0); // 高斯模糊去噪 threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化处理 // 特征提取 // TODO: 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别 // TODO: 在这里添加车牌识别代码 return 0; }

Mat image = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); if (image.empty()) { printf("Failed to read image file\n"); return -1; } // 图像预处理 resize(image, image, Size(400, 300)); // 调整图像...

程序运行提示ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 2, got 3)，程序如下img = cv2.imread('gaussian.bmp') skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 二值化图像 _, img_bw = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 图像细化（骨架提取） skel, distance = morphology...

for i in range(len(img_paths)): #H_img_gray[i] = Image.open(img_paths[i]).convert('L') img_png[i] = cv2.imread(img_paths[i])后边批量处理图片python代码

img_gray = [cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) for fname in img_paths] # 批量对灰度图像进行二值化处理 threshold = 127 img_binary = [cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] for ...

gray = cv2.imread('skeleton_median_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

这行代码的作用是使用OpenCV库中的imread()函数读...cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数指定了读取的图像是灰度图像。读取的图像可以是相对路径或绝对路径，需要确保文件路径正确。如果文件不存在或无法读取，则会抛出异常。

解释gray = cv2.imread('skeleton_median_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) binary_matrix = (gray > 0).astype(int)

这段代码使用OpenCV库中的imread函数读取名为'skeleton_median_binary.bmp'的灰度图像，然后将图像转换为二值化矩阵。具体来说，通过比较灰度图像中每个像素的灰度值是否大于0，生成一个值为True或False的布尔矩阵，...

修改程序gray = cv2.imread('skeleton_gaussian_high_1_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) matrix = np.array(gray) matrix = matrix / 255 # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 with open('image_5.txt', 'w') as f: for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): # 将 i 和 j 映射到新的坐标系中 i_new = i * avg_interval_dx + col1_min j_new = j * avg_interval_dy + col2_min # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 if matrix[i, j] > 0 or matrix[i, j] < 0: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.4f}\n') else: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.4f}\n')，提取图像中像素点为白色的对应的像素值和对应的矩阵i、j坐标

gray = cv2.imread('skeleton_gaussian_high_1_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) matrix = np.array(gray) matrix = matrix / 255 white_pixels = [] white_pixel_coordinates = [] for i in range(matrix....

#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; ...

Y_INV) # cv.namedWindow('img1',0) # cv.resizeWindow('img1',600,600) # cv.imshow('img1',img1) # print(type(img1)) # print(img1.shape) # print(img1.size) # cv.waitKey(2) kernel1 = np.ones((10, 10), np.uint8) # 做一次膨胀 img2 = cv.dilate(img1, kernel1) # cv.namedWindow('img2', 0) # cv.resizeWindow('img2', 600, 600) # cv.imshow('img2', img2) '剔除小连通域' contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) # print(len(contours),hierarchy) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area < 150: # '设定连通域最小阈值，小于该值被清理' cv.drawContours(img2, [contours[i]], 0, 0, -1) # cv2.imwrite('img2.jpg', img2) # import pdb;pdb.set_trace() img5 = cv.resize(img2, (28, 28)) # cv.namedWindow('img5', 0) # cv.resizeWindow('img5', 600, 600) # cv.imshow('img5', img5) # cv2.imwrite('img5.jpg', img5) # import pdb;pdb.set_trace() return img5 img_pre = pre_img(img) # # cv.imshow('img_pre', img_pre) # 将数据类型由uint8转为float32 img = img_pre.astype(np.float32) # 图片数据归一化 img = img / 255 改成单个代码，能对原图进行预处理并把每一步处理图片输出

img = cv.imread(img_path, cv.IMREAD_GRAYSCALE) # 图片二值化 _, img1 = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV + cv.THRESH_OTSU) # 做一次膨胀 kernel1 = np.ones((10, 10), np.uint8) img2 = ...

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x c++ opencv如何实现

Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); int center = find_center(img); cout ; return 0; } 需要注意的是，在 C++ 中，OpenCV 中的函数名和参数可能会略有不同，需要根据情况进行调整。

# 将图像二值化，黑色部分变为纯黑色 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)修改为蓝色红色变为白色

img = cv2.imread('image.jpg') # Convert BGR to HSV hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # Define range of blue and red color in HSV lower_blue = np.array([110,50,50]) upper_blue = np.array(...

程序执行提示ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()，修改程序gray = cv2.imread('skeleton_median_binary.bmp') binary_matrix = (gray > 0).astype(int) with open('image_1.txt', 'w') as f: for i in range(binary_matrix.shape[0]): for j in range(binary_matrix.shape[1]): if binary_matrix[i][j] == 1: f.write("{} {} {}\n".format(i * 2 + 1, j * 3 + 2, binary_matrix[i][j]))

gray = cv2.imread('skeleton_median_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) binary_matrix = (gray > 0).astype(int) with open('image_1.txt', 'w') as f: for i in range(binary_matrix.shape[0]): for j in ...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt gray = cv2.imread('digits.png', 0) digits = [np.hsplit(r, 100) for r in np.vsplit(gray, 50)] # 分解数字：50行，100列 np_digits = np.array(digits) # 转换为numpy数组 # 准备训练数据，转换为二维数组，每个图像400个像素 train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis] # 定义标志 knn = cv2.ml.KNearest_create() # 创建kNN分类器 knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 训练模型 # 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像） test = cv2.imread('d5.png', 0) # 打开测试图像 test = cv2.resize(test, (20, 20)) # 转换为20x20大小 test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png', 0) img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) ret, img2 = cv2.threshold(img2, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) 以上代码怎么优化

img2 = cv2.imread('d3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 转换为20x20大小 img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) # 自适应阈值二值化处理 img2 = cv2.adaptiveThreshold(img2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2....

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