cv2.imshow('result', img)
时间: 2023-10-23 16:11:46 浏览: 42
`cv2.imshow()`函数是OpenCV中用于显示图像的函数。该函数的语法如下:
```python
cv2.imshow(winname, mat)
```
该函数的参数解释如下:
- `winname`:窗口的名称,字符串类型。
- `mat`:要显示的图像,可以是NumPy数组、PIL图像或其他类型的图像。
以下是一个示例代码,演示了如何使用`cv2.imshow()`函数显示一张图像:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,程序首先读取一张图像,然后使用`cv2.imshow()`函数显示图像,参数`'image'`表示窗口的名称。程序使用`cv2.waitKey(0)`等待用户按下任意键,然后使用`cv2.destroyAllWindows()`销毁所有窗口。你可以根据需要调整窗口的名称和图像的路径、名称等参数。
相关问题
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
```
2. 读取两张图片
```
img1 = cv2.imread('./images/sub_img1.png')
img2 = cv2.imread('./images/sub_img2.png')
```
这里使用 `cv2.imread` 函数读取图片,并将其存储在变量 `img1` 和 `img2` 中。图片的路径为 `./images/sub_img1.png` 和 `./images/sub_img2.png`。
3. 将两张图片做差
```
result_img = cv2.subtract(img1, img2)
```
使用 `cv2.subtract` 函数对两张图片进行减法操作,得到一个差值图片,并将其存储在变量 `result_img` 中。
4. 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)
```
使用 `cv2.imshow` 函数将原图和处理后的图片显示出来,其中第一个参数为窗口名称,第二个参数为要显示的图片。
5. 等待用户按下任意按键退出
```
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
使用 `cv2.waitKey(0)` 函数等待用户按下任意按键,然后使用 `cv2.destroyAllWindows()` 函数关闭所有窗口。如果不加这两行代码,窗口会一闪而过,用户无法看到图片。如果想保存处理后的图片,可以使用 `cv2.imwrite` 函数。
请帮我优化一下这段代码if __name__=="__main__": input_dir = "./1.jpg" original_img, gray_img, RedThresh, closed, opened = Img_Outline(input_dir) box, draw_img = findContours_img(original_img,opened) #draw_img = findContours_img(original_img, opened) result_img = Perspective_transform(box,original_img) cv2.imshow("original", original_img) cv2.imshow("gray", gray_img) cv2.imshow("closed", closed) cv2.imshow("opened", opened) cv2.imshow("draw_img", draw_img) cv2.imshow("result_img", result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
可以考虑将代码分成几个函数,每个函数实现一个具体的功能,提高代码的可读性和可维护性。例如:
```python
def main():
input_dir = "./1.jpg"
original_img, gray_img, RedThresh, closed, opened = Img_Outline(input_dir)
box, draw_img = findContours_img(original_img, opened)
result_img = Perspective_transform(box, original_img)
show_images(original_img, gray_img, closed, opened, draw_img, result_img)
def Img_Outline(input_dir):
# 实现图像处理功能
pass
def findContours_img(original_img, opened):
# 实现图像处理功能
pass
def Perspective_transform(box, original_img):
# 实现图像处理功能
pass
def show_images(original_img, gray_img, closed, opened, draw_img, result_img):
# 显示图像
cv2.imshow("original", original_img)
cv2.imshow("gray", gray_img)
cv2.imshow("closed", closed)
cv2.imshow("opened", opened)
cv2.imshow("draw_img", draw_img)
cv2.imshow("result_img", result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
main()
```
这样可以使得代码更加清晰,每个函数只负责一个功能,易于维护和扩展。