在ae中调用python使用openCv库来处理图像并将处理后的图像重新导入ae

在AE中调用Python来处理图像，并将处理后的图像再导入AE，可以通过以下步骤实现：

1. 编写Python脚本，利用OpenCV库处理图像，并将处理后的图像保存到指定路径下，例如：

import cv2

img = cv2.imread('input.jpg')
# 进行图像处理操作，例如缩放、旋转等
img = cv2.resize(img, (640, 480))
img = cv2.flip(img, 1)
cv2.imwrite('output.jpg', img)

2. 在AE中创建一个空白合成，导入Python脚本并将其放置在时间轴上。

3. 在合成窗口中，右键点击Python脚本的图层，选择“脚本设置”。

4. 在“脚本设置”中，选择Python解释器和Python脚本文件，点击“运行脚本”按钮。

5. 等待Python脚本运行完毕，并将处理后的图像保存到指定路径下。

6. 在AE中导入处理后的图像，并将其放置在时间轴上，即可完成处理后的图像的导入。

注意：在使用Python脚本处理图像时，需要先安装OpenCV库并配置好Python开发环境。在AE中调用Python脚本时，需要安装并配置好CEP扩展。

相关问题

在ae中调用python中的opencv模块处理图像

您好！在AE中调用Python中的OpenCV模块处理图像，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，您需要安装Python和OpenCV模块。请确保这两个软件都已经正确地安装并配置好了环境变量。

2. 在AE中，创建一个新的合成，然后在合成中导入您要处理的图像。

3. 在AE中打开“文件”>“脚本”>“新建脚本”，然后用文本编辑器打开这个脚本。

4. 在脚本中编写Python代码，使用OpenCV模块对导入的图像进行处理。例如，以下代码将图像转换为灰度图：

import cv2

# Load image
img = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Save image
cv2.imwrite("path/to/gray_image.jpg", gray)

5. 保存脚本并返回AE中。在AE中打开“文件”>“脚本”>“运行脚本”，然后选择您刚才编写的Python脚本。

6. 运行脚本后，您将看到处理后的图像被保存在指定路径下。

希望这些步骤可以帮到您！

在ae中调用python的opencv用模板识别功能处理图像

在AE中调用Python的OpenCV库，可以通过以下步骤实现模板识别的功能：

1. 安装Python和OpenCV库，并确保可以在命令行中运行Python脚本。

2. 创建一个Python脚本，导入OpenCV库，并编写模板匹配的代码。例如，以下是一个简单的模板匹配示例：

import cv2

def find_template(image_path, template_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    template = cv2.imread(template_path)
    result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
    return max_loc, max_val

该函数接受图像路径和模板路径作为输入，使用cv2.imread()函数读取图像和模板，然后使用cv2.matchTemplate()函数执行模板匹配，并返回最佳匹配的位置和匹配度。

3. 在AE中创建一个新的合成，并添加一个“脚本”效果。在脚本效果中，选择Python为脚本语言，并选择之前编写的Python脚本文件。

4. 在脚本参数中，输入要处理的图像路径和模板路径，并使用AE表达式将结果输出到合成中。例如，以下是一个简单的AE表达式，将最佳匹配的位置输出到文字图层：

pyResult = thisProperty.effect.runPythonScript("find_template.py", image_path, template_path);
[pyResult[0], pyResult[1]]

这将调用Python脚本，并将结果存储在pyResult变量中。然后，AE表达式将pyResult中的位置和匹配度分别输出到文字图层。