oepncv 如何判断图片是否存在
时间: 2023-12-02 07:04:04 浏览: 55
要判断图片是否存在,可以使用OpenCV中的imread()函数读取图片并检查是否成功读取图片。如果读取成功,那么说明图片存在;如果读取失败,那么说明图片不存在。
下面是一个例子代码,用于判断图片是否存在:
```
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("test.jpg");
if (img.empty())
{
cout << "Image not found." << endl;
}
else
{
cout << "Image found." << endl;
}
return 0;
}
```
在这个例子中,我们使用imread()函数读取名为test.jpg的图片。如果读取成功,那么将图片存储在Mat类型的img变量中。然后通过empty()函数检查img是否为空,如果为空,则说明图片不存在;否则说明图片存在。
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python oepncv 如何判断图片是否存在
你可以使用Python的OpenCV库来判断图片是否存在。首先,你需要安装OpenCV库。然后,可以使用以下代码来打开图片并检查它是否存在:
```python
import cv2
import os
filename = "path/to/image.jpg"
if os.path.isfile(filename):
img = cv2.imread(filename)
# 图片存在,执行你的代码
else:
print("图片不存在")
```
这个代码片段将首先检查文件是否存在,如果存在,它将使用OpenCV库的imread()函数打开它,否则它将打印一条消息。
python+opencv 检查图片是否是花屏
使用Python和OpenCV可以检查一张图片是否存在花屏。实现步骤如下:
1. 安装OpenCV库:
```
pip install opencv-python
```
2. 导入所需的库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
3. 加载图片:
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
```
4. 将图片转换为灰度图:
```python
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
5. 对灰度图进行高斯模糊处理:
```python
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
```
6. 计算原图和模糊图片之间的差异:
```python
diff = cv2.absdiff(gray, blurred)
```
7. 将差异图像二值化:
```python
thresh = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
```
8. 统计差异的像素数量:
```python
diff_pixels = np.sum(thresh) / 255
```
9. 判断差异像素数量是否超过阈值:
```python
threshold = 0.1
ratio = diff_pixels / (img.shape[0] * img.shape[1])
if ratio > threshold:
print('图片可能存在花屏')
else:
print('图片没有花屏')
```
注意:以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据具体需求进行修改。同时,由于花屏可能具有多种表现形式,因此需要根据实际情况进行调整阈值等参数。