cv2.imwrite不提供图像输出
cv2.imwrite是OpenCV库中的一个函数，用于将图像保存到文件中。它不提供图像输出，而是将图像写入指定的文件路径。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。cv2.imwrite函数是其中的一个功能，用于将图像保存到文件中。
cv2.imwrite函数的语法如下：
cv2.imwrite(filename, img, params)参数说明：
- filename：保存图像的文件路径和名称。
- img：要保存的图像。
- params：可选参数，用于指定保存图像的格式和质量等。
cv2.imwrite函数支持多种图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。可以通过文件名的后缀来指定保存的图像格式，例如".jpg"表示保存为JPEG格式，".png"表示保存为PNG格式。
cv2.imwrite函数的应用场景包括但不限于：
- 图像处理：将处理后的图像保存到文件中，以便后续使用或展示。
- 计算机视觉：保存模型预测结果或图像特征提取结果。
- 数据集准备：将图像数据保存为特定格式的数据集，用于训练机器学习模型。
腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，其中与图像处理相关的产品包括腾讯云图像处理（Image Processing）和腾讯云人工智能（AI）等。您可以通过以下链接了解更多相关产品和服务：
请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估和决策。
相关·内容
1回答
我使用CV2.imread加载了一个图像，并使用cv2.imwrite()和scipy.misc.imsave()保存了它。在这两种情况下，输出图像的大小都会发生凹凸。为什么会这样呢？ 输入和输出图像都是.jpg文件类型 img = cv2.imread(img_src)
scipy.misc.imsave(img, "scipy_original.jpg")
cv2.imwrite("cv2_original.jpg", img) 输入文件大小为309kb，cv2格式的输出文件大小为690kb，scipy格式的输出文件大小为399kb 这是你想要参考的图片：
浏览 13提问于2019-09-25得票数 0
1回答
我在一张图片中认出了粉红色的木头，在下面的图片中，我用绿框识别了它。现在，我想根据框坐标裁剪图像。我用照片来描述我的意思。
包围盒坐标：x，y，w，h= (50,1034,119，72)
输入图像
预期输出(手工裁剪)
image1 -从图像的开头到粉红色木材的开头的作物坐标(包围框)
image2 -从粉红色木材的末端(包围框)到图像末尾的裁剪坐标
对于图像1，我编写了but代码，但这是错误的。
x，y =>图像的开头(0,0)
粉红木的x，y => (501034)
from PIL import Image
img = Image.open("img.p
浏览 3提问于2021-11-27得票数 0
回答已采纳
2回答
我想使用OpenCV从numpy数组创建以下2x2图像。
我试着用这个代码片段来创建它。
import cv2
import numpy as np
blue = (255, 0, 0)
green = (0, 255, 0)
red = (0, 0, 255)
image = np.array([
[blue, green],
[red, blue]
])
cv2.imwrite('2x2.jpg', image)
我使用了BGR颜色格式，但是当我看到输出图像时，我看到了一个无色图像。
我遗漏了什么？
环境
4.5.1.48Pytho
浏览 2提问于2021-04-28得票数 1
回答已采纳
我正在编写一个保存图像的代码。cv2.imwrite函数返回false，而不是保存图像。我在下面的代码中重现了这个问题： Uni_ID = 123
cam=cv2.VideoCapture(0)
rett, img = cam.read()
now = datetime.now()
dtString = now.strftime('%d-%m-%Y')
timeString = now.strftime('%H:%M:%S')
path = 'IMG'
name = path + '/' + dtString
# p
浏览 195提问于2020-09-03得票数 0
回答已采纳
所以我尝试将边缘检测代码的输出直接保存到我的系统中，而不是截取输出的屏幕截图。代码如下：` #edge
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
import PIL
img = cv2.imread(r'C:\Users\Nampoothiri\OneDrive\Desktop\New folder\Girrafe.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img,100,200)
plt.subplot(121),p
浏览 20提问于2021-04-14得票数 3
1回答
图片的Python图像
、、、
我有一个包含230400张图像的文件夹，每个文件在480 x 480图像中代表一个像素。如何使用Python从每个图像中生成一个图像？
我试图创建一个npy数组，但是我相信它导致了一个3d数组而不是一个2d数组：
import cv2
import glob
import numpy as np
data = []
files = glob.glob("./data/*.PNG")
for myFile in files:
print(myFile)
image = cv2.imread(myFile)
data.append(image)
prin
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用python中的opencv创建一个图像文件。当我在同一文件夹中创建它时，会创建一个文件
face_file_name = "te.jpg"
cv2.imwrite(face_file_name, image)
但是当我尝试在另一个文件夹中创建它时，比如
face_file_name = "test\te.jpg"
cv2.imwrite(face_file_name, image)
未创建文件。有人能解释一下原因吗？？
我甚至试着给出绝对路径。我在windows中使用
浏览 0提问于2013-07-07得票数 12
回答已采纳
我在Jupyter Notebook上使用python中的for循环将.png图像转换为数组并添加区域。当我在输出中有5个数组时，我不知道如何将它们保存到我计算机上的特定文件夹中。 我真的不知道我需要使用什么命令来保存它们，或者在哪里可以找到这样的命令。我在网上找到的唯一答案是关于将输出保存到.txt文件，而这并不是我所需要的。我需要将输出中的图像保存到文件夹中。 我对编程非常陌生，所以请原谅我缺乏信息，因为我不知道你们都需要知道什么才能帮助我。
浏览 34提问于2020-06-23得票数 1
回答已采纳
2回答
在调整图像大小并使用cv2包写入图像时出错。我不知道为什么会发生这个错误。
代码是
image = cv2.imread('image.jpg')
image_resize = cv2.resize(image, (4600, 5500))
cv2.imwrite(image, image_resize)
错误是
cv2.imwrite(image, image_resize)
TypeError: Can't convert object of type 'numpy.ndarray' to 'str' for 'filenam
浏览 14提问于2021-02-16得票数 0
我正在读取DICOM灰度图像文件
gray = dicom.dcmread(file).pixel_array
这里我有(x，y)形状，但我需要RGB (x，y,3)形状
我试着用简历来转换
img = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
为了测试，我把它写成文件cv2.imwrite('dcm.png', img)
我有非常暗的图像输出，这是错误的，什么是正确的方式，将pydicom图像转换为RGB？
浏览 1提问于2019-11-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经操作了一个32位灰度的.tif图像，我使用PIL将其转换为张量。在此之后，我将其保存为： torchvision.utils.save_image(train_img_poac,fp=str(j)+".tif") 此方法自动将张量转换为RGB格式的图像。我希望我的输出图像是32位灰度图像。 我尝试使用save_image函数中的参数，但什么也找不到。将其转换为numpy ndarray，然后将其转换为32位图像是一种选择吗？
浏览 72提问于2021-04-03得票数 1
3回答
我正在尝试使用matplotlib savefig()保存灰度图像。我发现在使用matplotlib savefig()之后保存的png文件与运行代码时显示的输出映像略有不同。在代码运行时生成的输出映像包含比保存的图形更多的细节。
如何以将所有细节存储在输出映像中的方式保存输出图？
我的代码如下：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1)
img_DR = cv2.imread(‘image.tif',0)
edges_DR = cv2.Canny(img_DR,20,40)
plt.imshow(edges_D
浏览 4提问于2019-05-28得票数 1
回答已采纳
我正在学习OpenCV和Python。我从我的摄像头上捕捉到了一些图像并保存了下来。但是，默认情况下，它们将保存到本地文件夹中。我想将它们从直接路径保存到另一个文件夹。我该怎么解决呢？
浏览 6提问于2017-01-11得票数 33
回答已采纳
2回答
我想在OpenCV Python中加载并显示一个.tif图像。我使用cv2.imread('1_00001.tif')加载图像，然后使用plt.imshow(img)显示它，但是显示的图像是全黑的，而不是它最初的样子。
我可以使用PIL的Image.open()和matplotlib的mpimg.imread()正确地加载和显示图像，所以我认为这是cv2特有的问题。但是，我也已经使用相同的cv2.imread()函数成功地显示了.jpg和.tiff图像，因此这对于特定的.tif图像也可能是一个问题。
import cv2
import matplotlib.pyplot as
浏览 89提问于2019-07-19得票数 3
回答已采纳
我正在使用python opencv2在图像中找到最大的块。虽然我将Image1作为输入，但当我尝试使用另一个图像Image2时，它提供了正确的输出，但是相同的代码提供了错误的输出。这两幅输入图像以不同的阈值图像作为输出。我希望问题在这里。我到底犯了什么错？提前谢谢。
输入图片截图:-
输出图片截图:-
红色矩形标记对象是目标。Image1正确检测到对象，但Image2检测错误。
代码：-
import cv2
import numpy as np
def do(im):
im1 = im
im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
浏览 7提问于2014-01-30得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一些数据。我将其可视化，然后将其保存为图像。 import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.array([
[1,2,0,1],
[0,1,2,1],
[0,0,2,1]])
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(data)
ax.axis('off')
fig.savefig("test.png", bbox_inches='tight', pad_inches=0) 接下来，我加载图像并读取形状： img
浏览 24提问于2021-09-23得票数 1
回答已采纳
1回答
并行处理图像像素
、、
我正在寻找一种高效的方法来并行两个循环中的计算，因为得到结果需要花费太多的时间。
import numpy as np
import cv2
from utils import distort_point
img = cv2.imread('test.png')
height, width, channel = img.shape
n_width = int(width/2)
n_height = int(height/2)
dist_image = np.zeros((n_height,n_width,channel))
for i in range(height):
浏览 2提问于2020-11-24得票数 3
回答已采纳
1回答
我在python中有一个函数，它接受RGB值并将它们转换为HSV值。
现在，我想将这个图像的Hue组件、Value组件和饱和部分写入单独的图像中。
如何使用opencv编写这些图像。
我知道cv2.imwrite接受一个3D数组，并认为这是RGB颜色空间中的图像。
如何告诉opencv它应该考虑HSV的颜色空间而不是RGB
浏览 1提问于2015-09-10得票数 2
回答已采纳
1回答
我试着像这样裁剪一张图片：
根据图像中的蓝色边框，输出如下所示：
因此，裁剪后的图像由边界内的整个图像组成。我看过类似的帖子，并考虑过使用cv2.findContours，但在将图像传递给findContours函数之前，我正在努力解决如何处理图像的问题。不知道是否应该应用阈值？任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2020-09-24得票数 1
1回答
在Pickle文件中查看多个图像
、、、、
我在Python中有一个代码，用于查看Pickle文件中的图像。
我使用的代码：
train_images=pickle.load(open("full_CNN_train.p", "rb" ))
plt.imshow(train_images)
这里我得到了一个错误，如：TypeError:图像数据的无效形状(12764、80、160、3)，所以我在代码中添加了一个附加行。
plt.imshow(train_images[0])
现在，我只能获得，一个图像输出，其中泡菜文件包含大量图像。
泡菜数据格式print(train_images)
如何查看它
浏览 3提问于2020-10-09得票数 0
我对一个图像进行了一些过滤，然后我想通过带有TIFF格式的imwrite命令保存它，但是它的大小很大。与JPEG格式一样，可以将图像压缩到较小的大小。如何以TIFF格式进行操作。(我正在使用OpenCV C++)。
浏览 0提问于2018-10-12得票数 2
2回答
我已经训练了一个模型来提供图像中的片段，输出图像就像这样。
原来的图像是这样的
我试着用opencv来减去这两幅图像
image1 = imread("cristiano-ronaldo.jpg")
image2 = imread("cristiano-ronaldo_seg.png")
image3 = cv2.absdiff(image1,image2)
但是输出并不是我所需要的，我希望有克里斯蒂亚诺和白背景，我如何才能做到这一点。
浏览 4提问于2017-11-26得票数 2
回答已采纳
我正在训练CNN生成图像。所有图像的类型都是张量。我想把它们转换成numpy数组，然后我就可以用opencv处理它们了。 我知道.numpy()方法，它将我的张量转换成numpy数组，但形状仍然是张量。我不能让它在cv2中工作。 下面是我的代码： p=model_(x)
s=p.numpy()
print(s.shape)
cv2.imwrite("hello.jpg",s) (1,183,275，3)，这是使用.numpy()生成的数组的形状，如何更改其形状以保留输出图像？
浏览 14提问于2020-09-02得票数 0
1回答
首先，如果这个问题是愚蠢的，我很抱歉。我是python和图像处理的初学者。
我创建了一个程序，以读取视频作为输入，并将其保存为pgm格式。
import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')
success,image = vidcap.read()
count = 0
while success:
cv2.imwrite("frame%d.pgm" % count, image) # save frame as PGM file
success,image = vidcap
浏览 2提问于2020-04-08得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个图像数组，其中包含RGB、np.float32和0 ... 1范围内的值。
当我将数组与255相乘，并使用cv2.imwrite时，输出不正确。当我使用plt.imshow(img.astype(np.float32))时，输出是正确的，但是图像太小了。
plt.imshow(img.astype(np.float32))
plt.axis("off")
#plt.show()
#io.imsave("233.jpg", img)
plt.savefig('233.jpg')
如何输出好的图像？
浏览 51提问于2021-05-26得票数 0
回答已采纳
有没有一些技术可以使用python + OpenCV来去除图像的边缘？
例如，对于此输入：
我想要获得以下输出：
浏览 1提问于2020-09-29得票数 0
1回答
从图像中提取文本
、、、、
第二，我试图提取的数字类型
另一个示例
另一个示例
上面的图像是另一张图像的输出，我正试图从中提取所有的数字。我选择每个数字，执行图像转换(阈值，图像对比，平均然后对比)，其中似乎没有提供一个可靠和稳健的输出。
使用阈值处理效果很好，但提取的数字的亮度并不总是相同的，因此需要对阈值进行调整，才能达到准确的效果。我需要一件每次都有用的东西。我正在寻找的输出类似于下面的图片。在执行图像转换之后，图像通过Tesseract OCR运行。当下面的图像和类似的图像通过Tesseract放置时，输出几乎总是正确的。
图像转换后所需的图像：
而且，并不是所有的数字都是相同的大
浏览 2提问于2017-01-31得票数 3
回答已采纳
我有下面的视网膜图像，我试图在视盘周围画一个圆圈(视网膜图像中的白色圆形)。这是原始图像：
我应用了自适应阈值化，然后使用cv2.查找轮廓：
import cv2
def detectBlob(file):
# read image
img = cv2.imread(file)
imageName = file.split('.')[0]
# convert img to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# do adaptive thres
浏览 0提问于2020-05-07得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个图片，是写在螺旋形笔记本纸上的文字。这张纸有水平线。我想从图像中删除水平线。
在谷歌搜索时，我找到了一个我认为可行的解决方案： --这个解决方案是用C++编写的，所以我把它转换成了Python。它在该解决方案中提供的示例映像上工作得很好，但是，它似乎不适用于我的映像。
在我的图像上运行它时，我得到了以下结果：
下面是我从C++翻译的Python代码
#cpp code converted from http://docs.opencv.org/3.2.0/d1/dee/tutorial_moprh_lines_detection.html
import cv2
impo
浏览 1提问于2017-02-25得票数 11
回答已采纳
在你开始阅读之前，我想道歉；我是Python新手，所以如果这个问题看起来很简单，我很抱歉。
我正在尝试获取一组我拥有的图像，并将其规范化以用于深度网络培训(将图像的每个像素除以标准差，然后减去像素的平均值)，然后使用Python分别保存生成的图像。我已经能够编码使图像标准化，但我的问题是保存图像，因为它们有负像素值。
我见过 并阅读了答案，但我的问题是用户 Swaroop 在评论中提到的问题。所提供的答案不适用于我使用的图像类型(有三个通道的图像，或“RGB”)
下面是我的全部代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
imp
浏览 2提问于2020-06-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我试着处理图像并尝试保存它们。我能够处理它，但是图像不会保存在文件夹中。
代码-从github获取
import cv2, glob, numpy
def scaleRadius(img,scale):
x=img[int(img.shape[0]/2),:,:].sum(1)
r=(x>x.mean()/10).sum()/2
s=scale*1.0/r
return cv2.resize(img,(0,0),fx=s,fy=s)
scale =512
for f in (glob.glob("pdr/*.jpeg")):
浏览 1提问于2018-06-03得票数 1
回答已采纳
1回答
为什么标准化后输出图像是黑色的？
、、、、
我有很多灰度图像，我想用均值和标准差来规范化。我使用以下过程：
计算图像的均值和标准deviation.Subtract从图像的平均值。除以产生的图像的标准差。
然而，我得到了一个黑色的形象作为结果。我的代码有什么问题？
import cv2
img = cv2.imread('E.png') # read an image
gray_image = cv2.cvtColor(img , cv2.COLOR_BGR2GRAY) # converting the image to grayscale image
img = cv2.res
浏览 0提问于2019-11-05得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在使用openCV和EAST进行文本检测。一旦我检测到带有文本的区域，我想将它们裁剪成多个图像。我如何裁剪它们？
for (startX, startY, endX, endY) in boxes:
# scale the bounding box coordinates based on the respective
startX = int(startX * rW)
startY = int(startY * rH)
endX = int(endX * rW)
endY = int(endY * rH)
# drawing the
浏览 14提问于2019-08-02得票数 0
1回答
我有这个函数dense_optical_flow的代码，它的输出是一个数组。该数组的每个元素都是一个图像。如何将这些图像保存在文件夹中？
%pylab
import cv2
import glob
import matplotlib
import numpy
def dense_optical_flow(images):
assert len(images) > 1
ret = []
pt = 0
frame1 = cv2.imread(images[pt])
#print(frame1.shape)
prvs = cv2.cvtColo
浏览 21提问于2020-03-11得票数 0
回答已采纳
我有来自PNG格式的数据集的深度图像，但是我需要使用的神经网络接受PFM格式的深度图像。我在网上搜索过，但没有找到任何适当的答案和解释。
PNG深度图像有3个通道，形状为640x480x3 16位深度图像.我需要把这个PNG深度图像转换成960x540的PFM图像。
我使用OpenCV读取PNG文件，然后尝试以PFM格式保存它们，这会给出Null值。
浏览 54提问于2022-11-23得票数 0
我试图从图像中提取出尽可能小的人脸大小，我的意思是，我想把检测到脸的绘制矩形的大小最小化。例如：
输入图像：
所需的输出：
源代码：
import numpy as np
import cv2
face_cascade =cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img=cv2.imread('swaa.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMu
浏览 6提问于2020-04-03得票数 0
我有一个Python程序，它处理图像并将结果输出保存到一个文件中。我正在通过控制台使用the ()接收输入和输出文件名。但是我想用文件名自动保存输出，类似于"input_file_name_out“。注意附加在输入文件名上的字符串"_out“
这将帮助我只为输入文件名获取用户输入，从而为用户节省很少的时间，因为他不需要每次都考虑输出文件名应该是什么
示例代码片段
if __name__ == "__main__":
in_file = input()
out_file = input()
processed = process_ima
浏览 2提问于2020-02-17得票数 0
回答已采纳
表单图像包含不同背景下的文本。图像需要转换成一个背景(这里是白色的)，因此标题需要转换为黑色。
输入图像：
输出图像：
，我的方法是检测网格(水平线和垂直线，并将它们加起来)，然后将网格的每一段裁剪成新的子图像，然后检查大多数像素的颜色并进行相应的转换。但是在实现之后，蓝色背景图像将不会被检测到并被裁剪如下：
因此，我正在尝试将整个表单图像转换为一个背景，这样我就可以避免这样的结果。
浏览 0提问于2019-04-22得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图移除图像的背景(背景可以是任何其他颜色，也可以包含噪音、灰尘等)。
这是一幅图像：
这是我的密码：
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
norm_img = np.zeros(img.shape)
normim = cv2.normalize(img, norm_img, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
_, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
kernel = np.ones((5,5),np.uint
浏览 8提问于2020-06-17得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个大的图像数据集，我正在尝试使用谷歌Colab。但是，.zip文件太大了。因此，我正在缩小图像的比例，以减少内存的使用。我使用的代码是：
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * 0.75), int(img.shape[0] * 0.75)))
cv2.imwrite(img_save_path, img)
然而，在对大约100 k的图像做了这样的处理后，原来的图像所占的比例似乎比缩小后的图像少了3GB。我不明白为什么会这样。我已经检查了两次图像大小，以确认它们的大小正在缩小。缩小图像大小会
浏览 0提问于2021-08-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试从移动屏幕截图中提取一些信息。虽然我的代码能够检索到一些信息，但并不是全部。我读取图像转换成灰色，然后删除不需要的部分，并应用高斯阈值。但整篇课文都没有被阅读。
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import pytesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\\Installs\\Tools\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'
image = &
浏览 0提问于2021-04-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我找到了这个狗和猫的图像数据集：
牛津-IIIT宠物数据集。
你知道像素级前景-背景分割(trimap)图像是如何生成的吗？
我想把它用于我自己的数据集。
像素级前景-背景分割
具有三种颜色的图像(一种用于背景，一种用于前景，另一种用于未分类区域)
浏览 2提问于2019-07-31得票数 3
imageCorrespondence = cv2.drawMatches(imageLeft, kpLeft, imageRight, kpRight, [goodMatches[0]], None, flags=2)
cv2.imwrite('imageCorrespondence.png', imageCorrespondence)
在jupyter笔记本中给出预期的输出，但是当我使用python脚本保存文件时，它是绘制匹配的，flags=4绘制的关键点很好，除了所有事情都发生在黑色图像上(右大小:左+右的总和)。
可能的后端选择问题，就像我们在matplotl
浏览 1提问于2018-11-19得票数 2
回答已采纳
(初学者)
import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
lena.jpg(image/jpeg) - 91814 bytes, last modified: n/a - 100% done
Saving lena.jpg to lena.jpg
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
print(img)
cv2_imshow(img)
cv2.imwrite(&
浏览 1提问于2020-06-07得票数 1
回答已采纳
我想尝试一些简单的文件操作，我从打开和保存文件开始(我使用Python)
image = cv2.imread("image.png")
cv2.imwrite("image_processed.png", image)
在这个操作之后，我从33kB的原始image转换成看起来相同的144kB图像。
我尝试过这样做：
params = list()
params.append(cv.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION)
params.append(8)
image = cv2.imread("image
浏览 2提问于2012-08-31得票数 16
回答已采纳
我正在使用Pathlib存储来自脚本的输出图像。我的工作树看起来如下: root> time.strftime("%H%M%S") >扫描。我想使用cv2.imwrite将图像保存到子文件夹扫描中。对任何其他格式使用np.tofile也是可以的。
但问题是，我无法将图像保存到文件夹“扫描”，而是保存在文件夹“time.strftime(%H%M%S”)中。我使用以下代码：
from pathlib import Path
import cv2,time
import numpy as np
root = Path(".")
measuremen
浏览 6提问于2022-11-29得票数 -2
1回答
从Image中删除背景
、、、、
我正试图使用OpenCV从图像中删除黑色背景，但是我无法删除像素来捕获没有黑色背景的主要图像。下面是我使用的代码以及原始输入图像。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('C:\\Users\\mdl518\\Desktop\\input.png')
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros(
浏览 2提问于2020-08-21得票数 2
回答已采纳
我正在使用Python OpenCV，并希望将摄像头图像捕获到帧中，但输出总是显示这一点，而不是显示我的摄像头图像。
脚本如下所示：
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('frame',gray)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord
浏览 12提问于2017-01-13得票数 1
1回答
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('C:\Users\SHUSHMA-PC\Desktop\sample\dumb.jpeg',cv2.IMREAD_COLOR)
img[100,100]=[255,255,255]
px=img[100,100]
img[500:550,500:550]=[0,0,0]
dumb_face= img[37:111,108:195]
img[0:74,0:87]=dumb_face
imS = cv2.resize(img, (250, 250))
cv2.imsho
浏览 4提问于2017-10-07得票数 1
回答已采纳
2回答
from pdf2image import convert_from_path
import cv2,numpy,os
def pil_to_cv2(image):
open_cv_image = numpy.array(image)
return open_cv_image[:, :, ::-1].copy()
images = convert_from_path('test.pdf')
cv_h=[pil_to_cv2(i) for i in images]
for img in cv_h:
#function_to_crop()
cv2.
浏览 5提问于2020-05-04得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
