opencv 速度太快 保存的图，有时候不是完整的，只有一半

如果保存的图像不完整，只有一半，可能是因为保存图像的代码执行过快，导致图像数据没有完全写入文件中。您可以尝试在保存图像之后，加入适当的延时，等待图像数据完全写入文件中再继续执行。具体的实现方法可以参考以下代码：

cv::Mat image = ... // 读取图像

// 保存图像
cv::imwrite("image.jpg", image);

// 延时100毫秒
cv::waitKey(100);

在这个例子中，我们使用cv::waitKey()函数来实现延时的功能，它的参数表示等待的毫秒数。您可以根据具体的情况调整延时的时长，确保图像数据完全写入文件中。

相关问题

opencv读取图片c++，并设置缩小一半完整代码

以下是使用 OpenCV 读取图片并将其缩小一半的 C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图片
    Mat image = imread("path/to/image.jpg");

    // 缩小一半
    resize(image, image, Size(), 0.5, 0.5);

    // 显示原图和缩小后的图像
    imshow("Original Image", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在代码中，我们首先使用 `imread()` 函数读取指定路径下的图片文件。然后，我们使用 `resize()` 函数将图片缩小一半，其中第三个参数 `Size()` 表示目标大小，而第四个和第五个参数分别表示水平和垂直方向的缩放系数。由于我们希望将图片缩小一半，因此这两个参数都设置为0.5。调整后的图片存储在 `image` 对象中。最后，我们使用 `imshow()` 函数显示原图和缩小后的图像，并使用 `waitKey()` 函数等待用户按下任意键关闭窗口。

python 如何优化opencv write保存图片的速度

要优化使用OpenCV保存图像的速度，可以考虑以下几个方面：

1. 调整图像保存参数：在使用`cv2.imwrite()`函数保存图像时，可以通过调整参数来提高保存速度。可以尝试使用不同的图像格式来保存，例如JPEG格式（质量可调节），而不是默认的PNG格式。JPEG格式可以在一定程度上减小图像文件的大小，并提高保存速度。

例如：

   cv2.imwrite('image.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90])

2. 降低图像分辨率：如果不需要保存原始分辨率的图像，可以降低图像的宽度和高度，从而减小保存文件的大小，并提高保存速度。

例如：

   scaled_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))
   cv2.imwrite('scaled_image.jpg', scaled_img)

3. 使用多线程或多进程：如果需要批量保存大量图像，可以考虑使用多线程或多进程来提高保存速度。可以将图像保存任务分配给不同的线程或进程处理，从而实现并行保存。

4. 调整编码器参数：对于某些特定的图像编码器，可能存在一些特定的参数可以优化保存速度。可以查阅相关文档或资料，了解如何调整编码器参数以提高性能。

5. 硬件加速：如果使用的是支持硬件加速的OpenCV版本，并且计算机硬件支持，可以启用硬件加速来提高图像保存速度。这可以通过设置OpenCV编译选项来实现。

请注意，优化OpenCV图像保存的速度可能会牺牲一定的图像质量或文件大小。因此，在实际应用中需要权衡速度和质量之间的平衡，根据具体需求进行调整。