1. OpenCV/CV2(ndarray) cv2不像PIL Image那样有特定的图像存储类,因此cv2格式其实是一个伪命题。使用cv2读取图片,实际上获得的是一个ndarray。ndarray更是我们的老熟人,它是numpy包中的张量数据类型。 ndarray to tensor: image_nd = cv2.imread("XX.jpg") A= ( torch.tensor(image_nd) / 255. ).flip(...
pilimg =Image.open(input2) pilimg.show() 3.读取出的图像类型以及尺度属性对比: print(cv2img.shape, cv2img.size, type(cv2img))print(pilimg.size, type(pilimg)) cv2读取出图像的类型为ndarray类型,pil读取的为PIL类型。 cv2读取的图像同时拥有shape()和size()方法,pil只有size()方法。 4.将cv2和PI...
OpenCVImage+imread(file_path: str) : ndarray+imshow(window_name: str, image: ndarray) : None+waitKey(delay: int) : int+destroyAllWindows() : NoneApplication+read_and_clear_image_file(file_path: str) : None 在上面的类图中,我们定义了一个名为OpenCVImage的类,该类提供了读取和显示图像的方法。
可以看出,hierarchy本身包含两个ndarray,每个ndarray对应一个轮廓,每个轮廓有四个属性。 轮廓的绘制 OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。 cv2.drawContours()函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLeve...
print(type(contours[0])) # 输出为:<class 'numpy.ndarray'> print(len(contours)) # 图像中轮廓的数量 print(len(contours[1])) # 轮廓1(矩形)中的元素(点)的数量 1. 2. 3. 4. hierarchy: 该函数还可返回一个可选的hiararchy结果,这是一个ndarray,其中的元素个数和轮廓个数相同,每个轮廓contours...
(1, -31) Static CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR := BitShift(1, -30) Static CAP_OPENNI_IR_GENERATOR := BitShift(1, -29) Static CAP_OPENNI_GENERATORS_MASK := OpenCV.CAP_OPENNI_DEPTH_GENERATOR + OpenCV.CAP_OPENNI_IMAGE_GENERATOR + OpenCV.CAP_OPENNI_IR_GENERATOR Static CAP_PROP_OPENNI_...
import cv2 img = cv2.imread('path_to_image.jpg') flipped_img = cv2.flip(img, 1) # 水平翻转 cv2.imshow('Flipped Image', flipped_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 检查传入cv2.flip的参数类型和数量是否符合要求: 确保src是一个有效的图像矩阵(numpy.ndarray)。 确保flipCode是一...
# 因此opencv与PIL.Image, tensor的格式转换和numpy与PIL.Image, tensor的格式转换一样 img_cv = cv2.imread(img_path) print(type(img_cv)) # <class 'numpy.ndarray'> img_tensor = torch.from_numpy(img_cv) print(type(img_tensor)) # <class 'torch.Tensor'> ...
waitKey(0) ''' img.shape: (375, 500, 3) img.size: 562500 type(img): <class 'numpy.ndarray'> ''' img.shape --- ( h,w,c) img.size --- 2764800 =hwc 仔细观察不难看出,程序返回的元组的前两个值375,500分别为图片的“高度”和“宽度”。剩下的那个数3,是代表每个像素点是由BGR三...
import os import cv2 import numpy as np from einops import rearrange def img_stitch_4_to_1(img_list: list) -> np.ndarray: '''将4张图片拼接成1张图片 :param img_list: img list :return: img Usage: img_list=[m1,m2,m3,m4] img = img_stitch_4_to_1(img_list) ''' img = np.ar...