替代cv2保存图片python

可以使用PIL库来替代cv2保存图片，具体代码如下：

from PIL import Image

img = Image.fromarray(image)  # 将numpy数组转换为PIL Image对象
img.save('image.jpg')  # 保存图片

其中，`image`是要保存的图片的numpy数组，`image.jpg`是保存的文件名。

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用python写将图片中线识别出来并转换成dxf保存的代码

在Python中，你可以使用图像处理库如PIL（Python Imaging Library）或其更现代的替代品Pillow以及边缘检测算法，比如Canny算子，然后结合绘图库如matplotlib或者vectorio（用于生成DXF文件）。以下是一个简化的示例，展示如何使用这些工具来识别图像中的线条：

from PIL import Image, ImageFilter
import matplotlib.pyplot as plt
from vectorio import VectorIO

def detect_lines(image_path):
    # 打开并加载图像
    img = Image.open(image_path)
    
    # 应用Canny边缘检测
    edges = img.filter(ImageFilter.Canny)

    # 使用轮廓检测找到线条
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 创建一个VectorIO对象来保存DXF数据
    dxf_file = VectorIO()

    for contour in contours:
        # 提取轮廓信息，这里只简单地绘制直线
        x, y = zip(*contour)
        dxf_file.add_line((x[0], y[0]), (x[-1], y[-1]))

    # 将DXF保存到文件
    dxf_file.save('output.dxf')

# 调用函数并传入你的图片路径
detect_lines("your_image.png")

注意：这段代码假设你已经安装了`opencv-python`库（用于轮廓检测），`vectorio`库（用于生成DXF）。如果没有安装，你需要先通过pip安装它们：

pip install opencv-python vectorio

此外，这只是一个基本的示例，实际应用中你可能需要对边缘检测结果进行进一步分析和处理，以便更准确地识别出真正的线条，并可能需要调整Canny阈值或其他参数。

使用如下python代码:import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_threshold(img, thresh, maxval=255): return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0) img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) # plt.subplot(131), plt.imshow(img_gray, cmap='gray') # plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(), plt.imshow(th, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png",bbox_inches='tight',pad_inches = -0.1),为什么保存下来的图片跟原图尺寸不一样

抱歉，我之前给出的回答是错误的。`bbox_inches='tight'` 参数在这种情况下无法解决图像尺寸不一致的问题。

如果你希望保存的图像尺寸与原图一致，可以使用 `cv2.imwrite()` 函数来替代 `plt.savefig()`。下面是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def fix_threshold(img, thresh, maxval=255):
    return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0)

img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)
fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255)

plt.subplot(), plt.imshow(th, cmap='gray')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

cv2.imwrite("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png", th)

通过使用 `cv2.imwrite()` 函数，保存的图像将与原图具有相同的尺寸。