python 并行计算 opencv_Python opencv计算批量图片的BGR各自的均值

时间: 2023-07-04 20:27:50 浏览: 67
可以使用Python的multiprocessing库来实现并行计算,使用OpenCV库来计算批量图片的BGR各自的均值。以下是一个示例代码: ```python import cv2 import numpy as np from multiprocessing import Pool def compute_mean_bgr(image_path): img = cv2.imread(image_path) b, g, r = cv2.mean(img)[:3] return (b, g, r) if __name__ == '__main__': image_paths = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg'] pool = Pool(processes=3) results = pool.map(compute_mean_bgr, image_paths) pool.close() pool.join() mean_bgr = np.mean(results, axis=0) print('BGR mean:', mean_bgr) ``` 在这个示例代码中,我们定义了一个`compute_mean_bgr`函数,用于计算单张图片的BGR均值。我们使用`cv2.imread`函数读取图片,并使用`cv2.mean`函数计算BGR均值。然后,我们使用`multiprocessing.Pool`创建了一个进程池,并使用`pool.map`函数并行计算多张图片的BGR均值。最后,我们使用`numpy.mean`函数计算所有BGR均值的平均值,得到了批量图片的BGR均值。

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要安装opencv_contrib库,可以使用以下命令: pip install opencv-contrib-python 这个命令会自动从PYPI(Python Package Index)上下载并安装opencv_contrib库。 另外,你还可以参考一篇关于Python 3.x安装opencv opencv_contrib的操作方法的文章,里面有详细的步骤和说明,对你有所帮助。 如果你在使用Anaconda环境下,并且已经安装了Python 3.5,但是官网提供的opencv包只支持2.7版本,你可以查找一些资料来解决这个问题,以便让opencv能够在3.5版本上运行。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [opencv-contrib-python安装](https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/80933680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Python 3.x 安装opencv+opencv_contrib的操作方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38656676/12869791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [Python 3.x 安装opencv+opencv_contrib](https://blog.csdn.net/u010445006/article/details/53782544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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