# 导入 OpenCV 库importcv2# 读取原始图片image=cv2.imread('original_image.jpg')# 复制图片image_copy=image.copy()# 保存复制后的图片cv2.imwrite('copied_image.jpg',image_copy)# 显示结果(可选)cv2.imshow('Original Image',image)cv2.imshow('Copied Image',image_copy)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllW...
我们使用用OpenCV做的第一步就是导入一个图像,如下方所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # Import the image img = cv2.imread('burano.jpg') plt.imshow(img) 上图是在意大利最美丽的岛屿之一布拉诺所拍摄的。
img_2=img.copy()foriincorners:x,y=i.ravel()cv2.circle(img_2,center=(x,y),radius=5,color=255,thickness=-1)# Plot the image plt.figure(figsize=(20,20))plt.subplot(1,2,1);plt.imshow(img)plt.axis('off')plt.subplot(1,2,2);plt.imshow(img_2)plt.axis('off') 001 (9) 人脸检...
首先,我们导入了OpenCV库,并使用cv2.imread()函数加载图像。然后,我们使用cv2.copy()函数创建了图像的副本。最后,我们使用cv2.imshow()函数显示了原始图像和复制图像。 希望本文对你理解如何使用OpenCV库进行图像复制有所帮助。如果您想了解更多关于OpenCV库的信息,请查看OpenCV的官方文档。 关系图 下面是一个简单的关...
首先需要新建一个python文件,导入cv2的库(OpenCV2的python库),并显示一张图片,代码为: import cv2 # 读取本相对路径下的initial.bmp文件 image = cv2.imread ("initial.bmp") #将image对应图像在图像窗口显示出来 cv2.imshow('initial'...
opencv提供了用于颜色空间转换的函数,用来适应在不同需求中的图像使用要求。 dst = cvtColor(img, mode) mode表示颜色空间转换方式(转换到RGB空间:COLOR_BGR2RGB;转换成灰度图片:COLOR_BGR2GRAY;转换到HSV空间:COLOR_BGR2HSV;转换到YUV空间:COLOR_BGR2YUV) ...
OpenCV中裁剪的一个实际应用是将图像分割成更小的块。使用循环从图像中裁剪出一个片段。 (1) Python # 导入相关包 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("test.png") image_copy = img.copy() imgheight=img.shape[0] imgwidth=img.shape[1] ...
img_copy=img.copy() cv2.drawContours(img_copy,contours,-1,[0,0,255],1)#绘制轮廓,绘制轮廓会改变输入的图像,最好备份一份原图。 #print(len(contours)) cv2.imshow('img',img) #cv2.imshow('binary_img',binary_img) cv2.imshow('img_copy',img_copy) ...
Python OpenCV给任意区域打马赛克(手动选定区域) 代码: import cv2 import numpy as np start = {'x': 0, 'y': 0} end = {'x': 0, 'y': 0} selected = False def mosaic(selected_img, block_size = 9): rows, cols, _ = selected_img.shape dist = selected_img.copy() # 划分小方块,每...
img_copy = cv2.erode(img_copy, kernels[i], iterations = 3) plt.subplot(1, 3, i+1) plt.imshow(img_copy) plt.axis('off') plt.show() 上图形象的展示出不同滤波器下的不同缩放结果。我们可以看到三张分别使用基础(方形)滤波器、椭圆形滤波器和交叉滤波器处理过的结果图。可以看出其分别以“圆...