img = cv2.imread(os.path.join(data_path, file))和img = cv2.imread(file)的区别

时间: 2024-03-29 13:35:27 浏览: 178
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浅谈cv2.imread()和keras.preprocessing中的image.load_img()区别

star5星 · 资源好评率100%
这两行代码的区别在于第一个代码使用了`os.path.join()`函数来拼接图片所在的完整路径，而第二个代码直接使用了相对路径或绝对路径来读取图片。如果你已经确定了图片所在的路径并且可以直接访问，那么两行代码的效果是一样的。但是如果图片所在的路径是动态生成的或者不确定的，那么使用第一个代码可以更加灵活地拼接路径。
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print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: file_name = os.path.splitext(file_name)[0] # 去掉文件名的扩展名 f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/root/pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)

3. 使用cv2.imread函数读取图像。 4. 使用pyzbar.decode函数解码图像中的所有条形码。 5. 对于每个解码出的条形码，检查其类型是否为QR码。 6. 如果是QR码，将解码出的数据转换为UTF-8编码，并将图像文件名和QR...

# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array...

filelist = os.listdir(path) # 读取文件夹下的所有文件 print(filelist) for item in filelist: if item.endswith('.avi'): # 根据自己的视频文件后缀来写，我的视频文件是mp4格式 print(item) try: src = os.path.join(path, item) vid_cap = cv2.VideoCapture(src) # 传入视频的路径 while True: ret, frame = cap.read() # 读取视频帧 if not ret: break # a = cv2.imread(file_root + '/' + img_name, 0) r = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0, 0) # 高斯滤波 t, rst = cv2.threshold(r, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 k = np.ones((3, 3), np.uint8) # 形态学操作——开运算 opening = cv2.morphologyEx(rst, cv2.MORPH_OPEN, k) contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) n = len(contours) # 熔池轮廓，和个别飞溅的轮廓 n=轮廓的数量 one_pic_list = [] for i in range(n): contour_area = cv2.contourArea(contours[i]) one_pic_list.append(contour_area) max_contours = max(one_pic_list) contours_list.append(max_contours) print(len(contours_list)) # 熔池轮廓的个数 mat_file_path = os.path.join(save_path, item.split(".")[0]) sio.savemat( mat_file_path, {'data': contours_list})

mat_file_path = os.path.join(save_path, item.split(".")[0]) sio.savemat(mat_file_path, {'data': contours_list}) 此外，您需要确保已经导入了与代码相关的所有模块，例如 os，cv2 和 numpy。

我现在有两个代码#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用，则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27：则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break 和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)请使用ros创建节点将他们合在一个功能包中使得机器人在获得文本的同时又可以订阅拍的图片他用

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_...

#!/usr/bin/env python2.7 # -*- coding: UTF-8 -*- import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 import os from pyzbar import pyzbar def image_callback(msg): # 将ROS图像消息转换为OpenCV图像 bridge = CvBridge() frame = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, desired_encoding='bgr8') # 执行生成文本的逻辑 image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = '/root/Pictures/qr_codes_found.txt' main(image_folder_path, output_file_name) def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith('.png')] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name, 'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('text_generation_node') # 创建一个订阅器订阅图像消息 rospy.Subscriber('processed_image', Image, image_callback) rospy.spin() 如何让这个代码生成的文本变为excel文件

img_path = os.path.join(image_folder_path, img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode...

import cv2 import os ROOT_PATH='E:\keshe\dataset\project3\project3_data' files=os.listdir(ROOT_PATH) print("需要处理文件的总数量：",len(files)) #任务4：统一图像文件格式 DATA_PATH='E:\keshe\dataset\project3\project3_geshi4' if not os.path.exists(DATA_PATH): os.mkdir(DATA_PATH) cnt=0 for file in files: filename = os.path.join(ROOT_PATH,file) img = cv2.imread (filename,-1) if img is None: continue newfile='{:0>6d}'.format(cnt)+".jpg" cnt+=1 dst_filename=os.path.join(DATA_PATH,newfile) cv2.imwrite(dst_filename,img) print("放入DATA文件夹的文件数量：",cnt)

2. 定义 ROOT_PATH 和 DATA_PATH 分别为原始图像文件夹和处理后的图像文件夹的路径。 3. 使用 os.listdir() 函数获取原始图像文件夹中所有的文件名。 4. 使用 len() 函数统计总文件数量，并输出。 5. 判断处理后的...
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