cv2库是一个开源的计算机视觉库,可以用于处理图像和视频。os库是一个与操作系统交互的库,可以用于文件和目录的操作。 我们需要定义待删除文件的路径,将"path/to/your/file.jpg"替换为你实际的文件路径。 接下来,我们使用os.path.isfile()函数来检查文件是否存在。如果文件存在,我们使用os.remove()函数来删除文件。
importcv2importosdefdelete_image(file_path):# 检查文件是否存在ifos.path.exists(file_path):# 加载图片img=cv2.imread(file_path)ifimgisnotNone:# 显示图片cv2.imshow('Image',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 用户确认删除confirm=input(f"确认删除该文件{file_path}吗?(y/n): ")ifconfi...
''')#python输入中文可能报错,只能用英文,空格=拍照,Esc=退出,o=打开,c=关掉图片窗口,d=删除照片 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() CV2.imshow(' ',CV2.flip(frame,1)) k =CV2.waitKey(1) & 0xFF if k == ord(' '): name=pg.popup_get_text('name:') CV2.imwrite('./{...
我正在尝试删除背景,以便在生成的图像中只有汽车。以下是我试图获得所需结果的代码 import numpy as np import cv2 original_image = cv2.imread('IMG1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) background_image = cv2.imread('IMG2.jpg', cv2.IMREAD_C...
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert to grayscale cv2.imshow("Original image", image) # Plot edged=cv2.Canny(gray, 50, 200, 3) # Edges of areas detection cnts=cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Find contours: a curve joining...
4、cv2.destroyAllWindows():删除建立的全部窗口。 5、cv2.destroyWindows():删除指定的窗口。 6、cv2.imwrite():保存图片,共两个参数,第一个为保存文件名,第二个为读入图片。 Python-OpenCV 处理图像基本操作 0x00. 图片读、写和显示操作 安装好 OpenCV 之后,首先尝试加载一张最简单的图片并显示出来,代码示例...
首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 原始图片 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: 代码语言:javascript 复制 importcv2 img=cv2.imread("./data/cut/thor.jpg")print(img.shape)cropped=img[0:128,0:512]# 裁剪坐标为[y0:y1,x0:x1]cv2.imwrite("./data/cut/cv_cut_thor.jpg",cropped) ...
import cv2 import win32api import sys from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk, ImageDraw class Draw: def __init__(self,image_path): #初始化参数 self.drawing = False self.last_x, self.last_y = 0, 0 self.line_coordinates = [] ...
print('\n\n一共删除了', oldf - filecount(filedir),'个文件\n\n') 2.图片批量修改为同一尺寸(参考:https://www.cnblogs.com/neo-T/p/6477378.html) # -*- coding: utf-8-*-import os import cv2 IMAGE_SIZE=256# 按照指定图像大小调整尺寸 ...
interpolation=cv2.INTER_NEAREST)# 在上张图片的基础上,上下各贴50像素的黑边,生成300x300的图像img_300x300 = cv2.copyMakeBorder(img,50,50,0,0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0,0,0))# 对照片中树的部分进行剪裁patch_tree = img[20:150, -180:-50] ...