帮我找一下代码的问题import os.path import cv2 # --------------------------- def from_video_get_img(video_path): print(video_path) print(video_path + ' Is Loading...') # 创建存放结果图片的文件 save_file_name = video_path.split('/')[-1].split('.')[0] save_fgmask_path = 'Package/Fgmask/' + save_file_name + '/' if not os.path.exists(save_fgmask_path): os.makedirs(save_fgmask_path) # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture(video_path) if cap.isOpened(): # best>MOG fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() fgmask_img_list = [] id = 0 flag = True while flag: ret, frame = cap.read() if ret: fgmask = fgbg.apply(frame) fgmask_img_list.append(fgmask) id += 1 cv2.imshow('frame', fgmask) cv2.waitKey(1) else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 写入中间30%-70%的图片张以确保质量 length = len(fgmask_img_list) for i in range(int(length * 0.2), int(length * 0.8) + 1): cv2.imwrite(save_fgmask_path + str(i) + '.png', fgmask_img_list[i]) if __name__ == "__main__": # 在此强调 video 一定要改名为:名字代号_走路状态_序号.视频类型 的格式,不然程序会报错 # 如果想要不报错 请修改 save_file_name 这个变量的赋值过程 from_video_get_img("E:\opencv\deepdearning\tds_nm_01.mp4")
时间: 2023-06-03 08:06:56 浏览: 46
这段代码有两个问题:首先,可以将它缩写为 `import cv2`,因为 `os.path` 在这里没有被使用;其次,如果想要使用 `os.path` 的话,需要在代码中加上 `import os` 的语句。
相关问题
cv2.imread(pic_path, -1)
cv2.imread(pic_path, -1) 是 OpenCV 库中的一个函数,用于读取图像文件。
参数 `pic_path` 是图像文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。函数会返回一个包含图像数据的 numpy 数组对象。
参数 `-1` 用于指定读取图像的方式,有以下几种选项:
- `cv2.IMREAD_COLOR` (1):以彩色模式读取图像,默认值。
- `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` (0):以灰度模式读取图像。
- `cv2.IMREAD_UNCHANGED` (-1):以原始模式读取图像,包括 alpha 通道。
例如,如果你想以彩色模式读取名为 "image.jpg" 的图像文件,可以使用以下代码:
```python
import cv2
pic_path = "image.jpg"
img = cv2.imread(pic_path, cv2.IMREAD_COLOR)
```
请注意,在使用 `cv2.imread` 函数前,需要先安装并导入 OpenCV 库。
帮我写个 基于Deep-Image-Matting的运行代码
Deep Image Matting(DIM)是一种用于图像分割的技术,它可以将前景对象从背景中分离出来。以下是一个基于Deep Image Matting的运行代码示例:
首先,你需要安装以下依赖项:
- Python 3.6+
- PyTorch
- numpy
- OpenCV
- Matplotlib
安装好这些依赖项后,你可以按照以下步骤运行代码:
1.导入所需的库
```python
import torch
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from models import build_model
from data import build_data
from config import build_config
```
2.加载配置文件
```python
config_file = 'config.yaml'
config = build_config(config_file)
```
3.建立模型
```python
model = build_model(config)
model.load_state_dict(torch.load(config['model']['weights']))
model.eval()
```
4.加载图像并将其调整为模型所需的大小
```python
image_path = 'input.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
h, w = image.shape[:2]
resized_image = cv2.resize(image, (config['data']['input_size'], config['data']['input_size']))
resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1))
resized_image = np.ascontiguousarray(resized_image[None, ...], dtype=np.float32)
```
5.运行模型并获取输出
```python
with torch.no_grad():
input_tensor = torch.from_numpy(resized_image).cuda()
alpha_pred = model(input_tensor)
alpha_pred = alpha_pred.cpu().numpy()[0, 0, :, :]
```
6.将输出调整为原始图像的大小,并对其进行后处理
```python
alpha_pred = cv2.resize(alpha_pred, (w, h))
alpha_pred = np.clip(alpha_pred*255, 0, 255).astype(np.uint8)
```
7.将前景对象提取出来并将其与原始图像合并
```python
foreground = np.zeros_like(image)
foreground[:, :, 0] = alpha_pred
foreground[:, :, 1] = alpha_pred
foreground[:, :, 2] = alpha_pred
result = np.where(foreground > 0, image, 255)
```
8.显示结果
```python
plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
```
这就是一个基于Deep Image Matting的运行代码示例。请注意,这只是一个简单的示例,你需要根据自己的需求进行修改和定制。
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