cv2.imwrite图片大小

时间: 2023-10-19 13:05:01 浏览: 254
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python 解决cv2绘制中文乱码问题

使用`cv2.imwrite()`保存图片时，可以通过指定保存图片的质量来控制图片的大小。可以在保存图片的时候传入一个包含质量信息的参数，例如： ```python import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('example.jpg') # 指定保存图片的质量 cv2.imwrite('example_compressed.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]) ``` 以上代码中，`cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY`参数指定了保存JPEG格式图片时的质量，取值范围为0到100，数值越大表示图片质量越高，文件大小也会相应变大。在保存图片时，可以将质量设置为50，以实现压缩图片的目的。同时，也可以使用其他的图片保存格式，并根据实际情况传入相应的参数来控制保存图片的大小。
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如何cv2.imwrite写入图片占空间更小

在 cv2.imwrite() 中设置参数来控制图像质量，例如将格式参数为 JPEG，同时在参数列表中指定 JPEG 质量（0-100），以减小文件大小。 这将在一定程度上牺牲图像的清晰度和质量，但可以在磁盘空间的限制下使用。 另外...

cv2.imwrite的参数

cv2.imwrite()是OpenCV中用于将图像保存到文件的函数。它有三个参数：img_path_name表示保存的文件名，img表示要保存的图像对象，num是可选的第三个参数，用于指定保存的格式和质量。 对于JPEG格式图片，num表示...

cv2.imwrite 返回false

2. 检查图片格式是否正确：cv2.imwrite 只能保存支持的图片格式，如 JPEG、PNG 等。如果您尝试保存不支持的格式，它可能会返回 False。请确保您正在尝试保存支持的格式。 3. 检查图片数据类型是否正确：cv2.imwrite...

cv2.imwrite参数详解

cv2.imwrite() 是 OpenCV 中的一个函数，用于将图像保存到磁盘。该函数的基本语法如下： python cv2.imwrite(filename, img, [params]) 其中参数含义如下： - filename: 要保存图像的文件名，包括路径...

cv2.imwrite dpi参数

cv2.imwrite()函数是OpenCV库中用于保存图像到文件的函数，其中dpi参数并不是直接提供的选项。DPI（dots per inch）通常用于描述打印分辨率，但在保存图片时，OpenCV并不直接支持设置dpi。然而，如果你需要控制...

翻译代码def resize(): img_path = "Normalresult" save_path = "result" img_names = os.listdir(img_path) # 以列表的形式获取文件夹中的所有文件的名字和格式（例如：0.jpg） for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) # 将文件的绝对路径与每个文件名字进行拼接，以获取该文件 img = cv2.imread(img) # 读取该文件（图片） # 一是通过设置图像缩放比例，即缩放因子，来对图像进行放大或缩小 res1 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) height, width = img.shape[:2] # 二是直接设置图像的大小，不需要缩放因子 res2 = cv2.resize(img, (int(0.8 * width), int(0.8 * height)), interpolation=cv2.INTER_AREA) dir_name1 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) dir_name2 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name1 + '.jpg'), res1) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name2 + '.jpg'), res2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

然后，代码使用 random 和 string 库中的函数生成随机的文件名，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将缩放后的图像 res1 和 res2 以及原始图像 img 分别保存到指定的保存路径中。最后，代码继续循环处理下一个图片。

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

2. cv2.resize(img,new_size)：将图片进行缩放，大小变为(600,700)。 3. cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)：将彩色图像转换为灰度图像。 4. cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2)：对灰度图像进行高斯模糊...

import cv2 img =cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\4.jpg",0) cv2.namedWindow("image",cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow("image",img) cv2.waitKey(0) cv2.imwrite(r"C:\Users\Administrator\Desktop\4.jpg",img) cv2.destroyAllWindows()给这段代码加上注释

好的，以下是您所提供代码的注释： ...cv2.imwrite(r"C:\Users\Administrator\Desktop\4.jpg", img) # 关闭所有打开的窗口 cv2.destroyAllWindows() 希望这样能够帮助您更好地理解这段代码的功能。

上述代码中使用了cv2.imread读取照片和cv2.imwrite输出照片，如果使用plt.imshow，即matplotlib.pyplot直接输出照片是什么样？有什么问题？如何解决该问题？

在Python中，cv2.imread用于OpenCV库读取图像文件，而cv2.imwrite则是将图片保存到磁盘。另一方面，plt.imshow是matplotlib库中的函数，它主要用于显示图像，而不是读取或保存图像。如果你想要使用matplotlib...

import cv2 # 读取两张图片，要求图片大小相同 img1 = cv2.imread('./images/sub_img1.png') img2 = cv2.imread('./images/sub_img2.png') # 将两张图片做差 result_img = cv2.subtract(img1, img2) # 显示原图和处理后的图片 cv2.imshow('img1', img1) cv2.imshow('img2', img2) cv2.imshow('result_img', result_img) # cv2.imwrite('./images/sub_result.png',result_img) # 等待用户按下任意按键退出 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()解析代码

这段代码使用了OpenCV库来读取两张图片，并对它们进行减法操作，得到一个差值图片。具体解析如下： 1. 导入 OpenCV 库 import cv2 ...如果想保存处理后的图片，可以使用 cv2.imwrite 函数。

im = cv2.resize(gray_image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) cv2.imwrite('new_image.jpg', im) # 进行离散傅立叶变换，得到离散傅立叶变换矩阵FIM fim = np.fft.fft2(im)，将fim再转换为原图片

#调整图片大小 im = cv2.resize(gray_image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) #进行离散傅立叶变换，得到离散傅立叶变换矩阵FIM fim = np.fft.fft2(im) #将离散傅立叶变换矩阵FIM转换为原图片 new_im...

使用下面的函数进行tsp问题的选点1. 首先读取想要点阵化的图片，使用OpenCV中的cv2.imread()函数。 2. 将图片转换为灰度图像，使用OpenCV中的cv2.cvtColor()函数。 3. 调整灰度图像的大小，使其成为所需点阵的大小。可以使用OpenCV中的cv2.resize()函数。 4. 将灰度图像进行二值化处理，使其只包含黑色和白色两种颜色。可以使用OpenCV中的cv2.threshold()函数。 5. 对于每个点，根据其像素值确定它的颜色。如果像素值大于一定阈值，则将其设置为白色，否则设置为黑色。 6. 将点阵图像保存为输出文件，可以使用OpenCV中的cv2.imwrite()函数。

cv2.imwrite('output.jpg', output) 这个示例代码将图片调整为大小为100x100的灰度图像，然后进行二值化处理，最后根据像素值确定每个点的颜色，并将点阵图像保存为输出文件。你可以根据自己的需求修改代码中的...

使用下面的函数进行tsp问题的选点生成tsplib数据集1. 首先读取想要点阵化的图片，使用OpenCV中的cv2.imread()函数。 2. 将图片转换为灰度图像，使用OpenCV中的cv2.cvtColor()函数。 3. 调整灰度图像的大小，使其成为所需点阵的大小。可以使用OpenCV中的cv2.resize()函数。 4. 将灰度图像进行二值化处理，使其只包含黑色和白色两种颜色。可以使用OpenCV中的cv2.threshold()函数。 5. 对于每个点，根据其像素值确定它的颜色。如果像素值大于一定阈值，则将其设置为白色，否则设置为黑色。 6. 将点阵图像保存为输出文件，可以使用OpenCV中的cv2.imwrite()函数。

cv2.imwrite('output.jpg', result_img) 这段代码将图片转换为灰度图像，调整大小为 500x500，对其进行二值化处理，并根据像素值确定每个点的颜色，最后保存点阵图像到文件 output.jpg。可以根据需要调整处理...

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("E:/beans.jpg",0) # 将图片进行灰度处理 imgs=cv2.resize(img,None,fx=1/6,fy=1/6) # 调整图片大小 t1,dst=cv2.threshold(imgs,100,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # 将图片进行反二值化处理 k=np.ones((5,5),np.uint8) # 设定内核为5 img2=cv2.dilate(dst,k) # 将图片进行腐蚀、膨胀处理 img1=cv2.erode(img2,k) img3=cv2.erode(img1,k) img4=cv2.dilate(img3,k) cv2.imshow('image', img4) cv2.imwrite("E:/bin_beans.jpg",img4) # 保存图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img4, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓并绘制 for contour in contours: cv2.drawContours(img4, [contour], 0, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 输出轮廓数量（也就是豆子的颗粒数） print(len(contours))

cv2 是一个用于图像处理和计算机视觉的库，numpy 是一个用于科学计算的库。这两个库都是 Python 中常用的工具库。 imread() 是 cv2 库中的一个函数，用于从本地磁盘中读取图像。第一个参数是图像文件的路径，第二个...

while(1): ret,frame = cap.read() #get 1fps photo img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))#将图片转为 PIL支持的格式 font = ImageFont.truetype ('simhei.ttf',40) #zai ru zi ti draw = ImageDraw.Draw(img_PIL) draw.text((100,100),'press keyboard then exit',font=font,fill=(255,255,255)) frame = cv2.cvtColor(np.asarray(img_PIL),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2 . imshow ("capture",frame) if cv2.waitkey(1)&0xFF == ord ('q'): cv2.imwrite ("out.jpg",frame) break

cv2.cvtColor()用于将PIL格式的图片转换为OpenCV格式的图片，cv2.imshow()用于在窗口中显示图片，cv2.waitKey()用于等待键盘输入并返回按键的ASCII码。如果按键是q，则程序会跳出循环并退出，同时将最后一帧保存为...

def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)

在循环中，使用 cv2 库中的 imread 函数读取当前图片，然后创建一个与当前图片大小相同的全零数组 result，并将当前图片的像素值除以 255.0，从而将像素值变为 [0,1] 的范围。接着，代码将 result 数组中的像素值...

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