cv2.imshow(‘lena’, img) cv2.waitKey(0) #先定义窗口,后显示图片 cv2.namedWindow(‘lena2’, cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow(‘lena2’, img) cv2.waitKey(0) 3.保存图像 cv2.imwrite(save_path,img)#save_path保存路径以.jpg结尾or其他 具体的代码: # 图像读入操作计时 start = cv2.getTickCount(...
调用cv.waitKey(10)函数 ,程序会等待用户10毫秒(一般会超过10毫秒),当在这段时间内输入的按键就会被程序接收,但是上面的程序经历了3次10毫秒,当你按下键盘 B 的时候,程序可能在另外两个10毫秒中等待键盘 L 和键盘 Q,这样你按下键盘 B 就会无效,如果程序刚好在等待键盘 B 时,你按下键盘 B, 那这样就会有效...
1. 知识点 cv.namedWindow() 创建一个窗口; cv.createTrackbar() 创建一个轨迹栏; cv.getTrackbarPos() 获取对应轨迹栏的轨迹位置; cv.waitKey() 键盘操作返回对应的key。 2. cv.namedWindow() 函数说明函数使用 cv.name...
2、语法为 retval=cv2.waitKey([delay]) Retval：表示返回值；Delay：键触发的时间，单位为ms。 实例...
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果如下: 可以基本实现前景硬币提取,但是硬币连接处边缘过度不平滑,用分水岭算法进行处理。 分水岭算法的关键是标记出前景,背景和未知区域,利用形态学的知识找出前景,背景和未知区域: 1 2 3 4 5 6 7 8
waitKey() cv2.destroyAllWindows() cv2.THRESH_TRUNC—截断式阈值化 截断式阈值化 cv2.THRESH_BINARY--二值化 二值化阈值处理(普通) cv2.THRESH_BINARY_INV—反二值化 反二值化 cv2.THRESH_TOZERO--低阈值零处理 低阈值零处理 cv2.THRESH_TOZERO_INV--超阈值零处理 超阈值零处理 自适应阈值...
cv2.waitKey() 结果输出: import cv2 import numpy as np # 获取照片 img=cv2.imread(r"C:\Users\Nobody\Desktop\pic1.png",1) # 缩放 img1=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) # 获取灰度照片 gray=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
# cv2.waitKey()代表等待键盘输入 # cv2.waitKey(1)代表延时1ms切换到下一帧图像 # cv2.waitKey(0)只显示当前帧的图像 3. cv2.waitKey(1) # cap.release()释放摄像头 4. cap.release() # 统计视频图片的数量 5. cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) ...
(imge)): # 循环匹配image列表中的原始图像# 按照标准平方差方式匹配results = cv2.matchTemplate(image[i], templ, cv2.TM_SQDIFF_NORMED)# 获得最佳匹配结果的索if min > any(results[0]):index =cv2.imshow("result", image[index]) # 显示最佳匹配结果cv2.waitKey() # 按下任何键盘按键后cv2....
if cv2.waitKey(33) == ord('a'): print "pressed a" 请在此处查看示例代码: 绘制直方图 更新: 查找任何键的键值是使用一个简单的脚本打印键值,如下所示: import cv2 img = cv2.imread('sof.jpg') # load a dummy image while(1): cv2.imshow('img',img) k = cv2.waitKey(33) if k==27:...