很自然,使用Hu矩我们想要比较两个物体并且判明他们是否相似.当然,可能有很多"相似"的定义.为了使比较过程变得简单,OpenCV的函数cvMatShapes()允许我们简单地提供两个物体,然后计算他们的矩并根据我们提供的标准进行比较. 这些物体可以是灰度图图像或者轮廓.如果你提供了图像,cvMatchShape()会在对比的进程之间为你计算...
一、流程图 开始导入openCV库初始化Mat变量读取图像文件打印图像尺寸显示图像结束 二、步骤及代码实现 首先需要导入Python的OpenCV库,以便使用相关函数。可以使用以下代码导入库: importcv2 1. 接下来需要初始化一个Mat变量,用于存储图像数据。可以使用以下代码初始化一个空的Mat变量: img=cv2.Mat() 1. 然后,我们需要...
filename待保存的图片路径 imgMat或Mat的矢量)要保存的一个或多个图像。 params特定格式的参数对(paramId_1、paramValue_1、paramId_2、paramValue_2……),参阅cv::ImwriteFlags zeros(shape, dtype=None, order='C') 返回一个用零填充的给定形状和类型的新数组(ndarray) shape整数或者整数元组。新数组的形状...
print('img.shape=',img.shape)#形状,是一个tuple print('img.data=',img.data)#数据buffer print() #灰度图 img = cv2.imread('..\\opencv-logo.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print('img.ndim=',img.ndim)#维度,也是其shape属性的长度=len(shape) print('img.itemsize=',img.itemsize)#单个数据长...
该代码使用OpenCV库对图像进行各种转换操作,包括缩放、翻转、旋转和平移等。 ''' import cv2 as cv import numpy as np def main(): # 读入图像 im = cv.imread('lena.jpg') cv.imshow('lena.jpg', im) # 缩放图像 dim = (int(im.shape[1]*1.3), int(im.shape[0]*1.3)) ...
(ง •_•)ง[Python3 OpenCV4]2.图像操作 文章目录 接口文档 cv2.imread() 读取图片 cv2.imshow() 使用窗口显示图片 cv2.imwrite()保存图片 cv.namedWindow() 获取和修改像素点值 图片属性 ROI 通道分割与合并 附件图片 接口文档 Mat Object
本人习惯import cv2 as cv,所以下面的调用均以cv为准,格式中dst为目标图像的mat对象,src为原始图像的mat对象(就是用imread读进去的那个) 获取图片的尺寸 print一下src.shape,可以发现结果为(高度,宽度,通道数),那么获取图片的高度和宽度可以使用以下语句实现:src_height, src_width = src.shape[0:2] ...
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] ...
OpenCV-Python学习教程.4 importcv2 image=cv2.imread('./img/111.jpg'size=.shape w=size[1]# 宽度 h=size[0# 高度 s=size[2]print(size)print(type()print(print 如何获得一个照片的长宽和通道信息 shape是一个元组的类型 我们可以读取出来
使用OpenCV转换图像 代码如下: Python import cv2import numpy as np# read the imageimage = cv2.imread('image.jpg')# get the width and height of the imageheight, width = image.shape[:2] C++ #include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv// read the imageMat image = imread("image.jpg"...