cv2.imwrite(os.path.join(save_path,prefix), out)

时间: 2024-05-22 15:12:17 浏览: 145
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python3下使用cv2.imwrite存储带有中文路径图片的方法

This line of code saves an image in the specified file path and with the specified filename prefix. - `cv2.imwrite` is a function from the OpenCV library that saves an image to a file. - `os.path.join(save_path,prefix)` joins the save path and filename prefix to create the full file path where the image will be saved. - `out` is the image data that will be saved.
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opencv-python-4.10.0.82.tar.gz

比如，你可以用cv2.imread()函数来读取图像，cv2.imshow()来显示图像，cv2.imwrite()来保存图像，cv2.cvtColor()来进行色彩空间转换，cv2.HoughLines()来检测直线，cv2.CascadeClassifier()来实现人脸或其他物体的...

cv2.imwrite(os.path.join(save_pic_path, auged_pic_path), auged_img) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:783: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'

根据错误信息，cv2.imwrite函数在保存图像时出现了断言错误。具体错误信息是：图像为空（_img.empty()）。 这个错误通常发生在尝试保存一个空的图像时。请确保你传递给cv2.imwrite函数的图像是有效的，且不为...

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)

接着，代码将 result 数组中的像素值乘以 255.0 并转换为整型，得到归一化后的图片 image，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将 image 保存到指定的保存路径中。最后，代码对比原始图片和归一化后的图片的像素值是否...

为什么 cv2.imwrite(os.path.join(gray_test_path, test_filename), gray_img_test)这段代码只保存了一个图片进去

这段代码只保存了一个图片进去的原因可能是因为gray_test_path和test_filename的值没有被正确地设置。假设gray_test_path是保存灰度图像的文件夹路径，test_filename是保存图像的文件名，那么这段代码应该能够成功...

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。 3. 创建保存文件夹及其子文件夹。 4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机...

cv2.imwrite(os.path.join(gray_train_path, filename), img_train) cv2.error: OpenCV(4.5.5) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:801: error: (-215:Assertion failed) !_img.empty() in function 'cv::imwrite'

这个错误是因为在使用cv2.imwrite()函数时，_img为空或者没有成功读取图片。你可以尝试检查以下几个方面： 1. 检查图片路径是否正确，是否能够成功读取图片。 2. 检查图片是否为空或者损坏，可以尝试用其他工具打开...

# 遍历所有心拍，将它们剪切并保存到文件中 for i in range(len(beats_labels)): # 计算该心拍在信号中的起始和结束位置 start_pos = beats_pos[i] - window_size // 2 end_pos = beats_pos[i] + window_size // 2 # 如果起始或结束位置超出信号范围，则跳过该心拍 if start_pos < 0 or end_pos >= len(signals): continue # 从信号中剪切该心拍并保存到文件 beat = signals[start_pos:end_pos] label = labels_map.get(beats_labels[i], 13) # 如果标签不在映射关系中，则将其归为“无法确定”的类型 beat_path = os.path.join(output_path, str(label)) if not os.path.exists(beat_path): os.makedirs(beat_path) beat_filename = os.path.join(beat_path, '{}_{}.jpg'.format(record, i)) cv2.imwrite(beat_filename, beat) # 将该心拍的标签关系转化为256*256的图像并保存到文件 matrix = beats_matrix[i] matrix = cv2.resize(matrix, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) matrix_path = os.path.join(output_path, 'matrix') if not os.path.exists(matrix_path): os.makedirs(matrix_path) matrix_filename = os.path.join(matrix_path, '{}_{}.jpg'.format(record, i)) cv2.imwrite(matrix_filename, matrix)为什么保存的图像是黑的

2. 保存的图像格式不正确，比如保存成了PNG格式，但没有进行灰度转换，导致图像看起来是黑色的。 3. 保存的图像像素值范围不正确，比如信号剪切后的图像像素值范围是[-1,1]，但保存的图像像素值范围是[0,255]，导致...

cv2.imwrite(save_path_file,im)

cv2.imwrite(path_to_save, image_data) 这里的参数含义如下： - save_path_file（字符串）：你要保存图像的完整文件路径，比如 "image.jpg"。这是函数期望输入的目标位置，OpenCV会尝试在此位置创建对应文件...

import cv2 import os def resize_image(image_path, width, height): """调整图片大小""" img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite(image_path, resized) def extract_frames(video_path, target_path): """提取视频帧并保存封面图""" try: vc = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取视频 success, frame = vc.read() # 读取当前帧，success用于判断读取是否成功 count = 0 # 初始化计数器 while success: file_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] + f'_{count}.jpg' frame_path = os.path.join(target_path, file_name) cv2.imwrite(frame_path, frame) # 将当前帧保存为图片到 frame_path resize_image(frame_path, 2560, 1440) # 调整图片大小 success, frame = vc.read() # 继续读取下一帧 count += 1 # 计数器加1 except Exception as e: print(f"获取视频帧失败: {e}") if __name__ == '__main__': video_folder = 'D:/path/to/videos/1/银二-主井皮带_20230523151417' # 视频文件夹目录 target_path = 'D:/path/to/frames/1' # 帧截图保存路径 if not os.path.exists(target_path): # 如果目标路径不存在原文件夹的话就创建 os.makedirs(target_path) for file_name in os.listdir(video_folder): file_path = os.path.join(video_folder, file_name) if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.mp4'): extract_frames(file_path, target_path) print("程序执行完毕！")

1. 引入cv2和os模块。 2. 定义resize_image函数，用于调整图片大小。该函数接收三个参数：图片路径、目标宽度和目标高度。 3. 定义extract_frames函数，用于提取视频帧并保存封面图。该函数接收两个参数：视频路径...

def save_image(self, method='qt5'):#保存图像 self.filename = '{}/face_dataset/{}/'.format(rootdir, self.dialog_text_id) self.mk_folder(self.filename) if method == 'qt5': photo_save_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath('__file__')), '{}'.format(self.filename)) save_filename = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".png" self.showImage.save(photo_save_path + save_filename) else: p = os.path.sep.join([output, "{}.png".format(str(total).zfill(5))]) cv2.imwrite(p, self.showImage) self.Dialog.lcdNumber_collection_nums.display(self.have_token_photos)

这段代码是用来保存图像的，具体来说，它会将当前显示的图像保存为 PNG 格式的图片，文件名为当前时间（精确到秒）加上 ".png" 后缀，保存在指定的目录下。如果方法参数为 "qt5"，则使用 Qt5 库的方法来保存图像，...

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

cv2.imwrite(output_path, img_resized) # 定义函数，用于获取指定文件夹下所有图片 def get_all_images(folder_path): images = [] for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if ...

cv2.imwrite(os.path.join(img_root, 'photo4', filename), erosion) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:692: error: (-2:Unspecified error) could not find a writer for the specified extension in function 'cv::imwrite_'

这个错误通常是因为你使用的图像格式不支持OpenCV的imwrite函数。请检查你指定的文件扩展名是否正确，例如，如果你指定的文件扩展名为".jpg"，则确保你的图像可以保存为JPEG格式。另外，请确保你的OpenCV版本支持你...

def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

得到的输出经过反归一化处理，再进行像素值的裁剪和类型转换，并使用cv2.imwrite()保存结果图像。 最后，函数通过try-except语句来处理异常情况，如果处理某个图像失败，则打印出错误信息。 总之，这个函数可以将...

cv2.imwrite(save_path, im0)

cv2.imwrite(save_path, im)函数用于将图像保存到指定路径下。它需要两个参数，第一个参数是保存的路径，第二个参数是要保存的图像。路径可以是英文路径或中文路径，而图像可以使用cv2.imdecode方法读取或使用cv2....

floder_path = 'F:/mask_4/img/OD' save_r_floder = 'F:/mask_4/img/predic' for img_name in os.listdir(floder_path): img_path = floder_path +'/'+ img_name image = cv2.imread(img_path) img = image.copy() img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) r_img = np.array(mask_rcnn.detect_image(img)) r_img = cv2.cvtColor(r_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) save_path = save_r_floder +'/'+img_name.split('.')[0]+'_new.jpg' cv2.imwrite(save_path,r_img)无法写入图片

请确保floder_path和save_r_floder都是存在的文件夹路径，并且文件夹中有图片文件。 2. 检查是否安装了必要的Python库。请确保你已经安装了使用到的库，例如OpenCV和Pillow。 3. 检查代码中是否有错误。请逐行...

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)

- 使用 cv2.imwrite() 函数将处理后的图像保存到指定路径。 7. 输出处理后的图像文件夹中的文件数量。 需要注意的是，Windows 系统中路径分隔符为反斜杠 (\)，但是这个字符在 Python 中有特殊含义，需要使用转义...

翻译代码def Gauss(): img_path = "result" 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） # 添加椒盐噪声，噪声比例为 0.02 out1 = sp_noise(img, prob=0.02) # 添加高斯噪声，均值为0，方差为0.001 out2 = gasuss_noise(img, mean=0, var=0.001) 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'), out1) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name2 + '.jpg'), out2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

这是一个用于给一个文件夹中的所有图片添加椒盐噪声和高斯噪声的函数。函数首先需要指定输入图片所在的文件夹路径和输出图片所要保存的文件夹路径。然后获取输入文件夹中所有图片的文件名，对于每个文件名，读取对应...

def Gamma(): img_path = "result" save_path = "Gammaresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = imageio.imread(img) # 伽马校正 img2 = GammaCorrection(img) dir_name = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name + '.jpg'), img2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

这是一个用于给一个文件夹中的所有图片进行伽马校正的函数。函数首先需要指定输入图片所在的文件夹路径和输出图片所要保存的文件夹路径。然后获取输入文件夹中所有图片的文件名，对于每个文件名，读取对应的图片。...

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基于Netbeans和JavaFX的宿舍管理系统开发与实践

资源摘要信息:"Hostel-Management-System是一个基于Java技术栈构建的独立应用程序，主要目的是实现一个宿舍管理系统的计算机化。这个系统采用了Netbeans集成开发环境、JavaFX作为前端图形用户界面(GUI)技术、Maven作为项目管理和构建工具、以及MySQL作为后端数据库管理系统。整个系统的设计理念是为大学宿舍提供一个高效、用户友好、跨平台的应用，旨在优化宿舍管理的流程，减少繁琐的文书工作，提高工作效率。 ***beans集成开发环境 Netbeans是一个开源的集成开发环境(IDE)，它支持多种编程语言，特别是Java。IDE提供了代码编写、调试、项目管理等功能，为开发人员提供了一个全面的开发平台。在这个项目中，Netbeans用于编写Java代码，管理项目结构，以及进行代码的编译、构建和部署。 2. JavaFX技术 JavaFX是Java的官方图形用户界面(GUI)库，用于创建富客户端桌面应用程序。JavaFX提供了一系列的界面控件和强大的图形和媒体支持，使得开发人员可以构建出美观且响应迅速的用户界面。在Hostel-Management-System中，JavaFX负责呈现用户界面，提供交互式的图形界面供学生和员工使用。 3. Maven项目管理工具 Maven是一个项目管理和构建自动化工具，主要用于Java项目。Maven通过一个名为POM（项目对象模型）的文件来管理项目的构建、报告和文档。它支持项目生命周期的管理，提供了一套标准的构建流程，可以处理编译、测试、打包等任务。在本项目中，Maven用于管理项目的依赖关系，自动化构建过程，并确保项目结构的一致性和标准化。 4. MySQL数据库系统 MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。MySQL支持各种操作系统，并能很好地与Java应用程序集成。在宿舍管理系统中，MySQL负责存储所有学生、员工、房间等信息的数据，确保数据的持久化和可检索性。 5. MVC架构 模型-视图-控制器(MVC)是一种软件设计模式，旨在将应用程序的输入、处理和输出分离成三个互相关联的组件。在Hostel-Management-System中，MVC架构有助于组织代码结构，使得系统的可维护性、可测试性和可扩展性得到增强。模型(Model)负责处理数据和业务逻辑，视图(View)负责展示数据，而控制器(Controller)负责接收用户输入并调用模型和视图组件。 6. 用户友好性和跨平台性 系统的开发理念强调用户友好和跨平台特性。用户友好性意味着系统界面直观易用，操作简单，能够快速响应用户的操作。而跨平台性则是指系统能够在多种操作系统上运行，如Windows、macOS、Linux等，这主要归功于Java的跨平台特性以及JavaFX的支持。 7. 系统模块介绍 该宿舍管理系统主要分为两个用户模块：学生模块和员工模块。学生模块允许学生查看宿舍分配情况、报告问题、支付费用等；员工模块则提供给宿舍管理员和会计人员，用于维护学生和员工的信息、管理房间分配、处理费用等。每个模块都拥有适当的权限和功能，确保了数据的安全性和完整性。 8. 数据库设计 数据库设计是宿舍管理系统中非常关键的一部分。良好的数据库设计可以提高数据处理的效率，保证数据的一致性和完整性。本系统中，数据库需要合理地设计表结构来存储学生、员工、房间和其他相关信息。数据库的设计遵循了关系型数据库的范式，减少了数据冗余，提高了查询效率。 综上所述，Hostel-Management-System是一个结合了现代Java技术栈，特别是Netbeans、JavaFX、Maven和MySQL的宿舍管理软件。它不仅提供了一个高度用户友好的界面，还具备跨平台性和模块化设计，能够有效地帮助大学宿舍管理者处理日常管理任务，提升管理效率和质量。"