opencvpython图片
Ⅰ python OpenCV视频拆分图片代码
# coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import os
print("1")
vc = cv2.VideoCapture("123.mp4")
C = 1
print("2")
if vc.isOpened():
rVal, frame = vc.read()
else:
print("3")
rVal = False
while rVal:
print(C)
if C % 1000 == 0: # every 5 fps write frame to img
path='./image/'+str(C)+'.jpg'
cv2.imwrite(path, frame)
# cropped001 = frame2[0:300,300:600] #y change from 0 to 300 x change from 300 to 600
# cv2.im write('./cropped/'+str(c)+'001.jpg',cropped001)
print(C)
cv2.waitKey(1)
C = C + 1
vc.release()
Ⅱ 为什么用Python的openCV读取图片与PIL读取的图片像素值会不一样
经测试，同一张图片，使用 PIL和 OpenCv库读取的数据是一样的（经过BGR转成RGB）：
建议：可以尝试更新 PIL或是 OpenCv库。
本机测试环境： Python 3.7+Pillow 6.2 +opencv-python 4.1
Ⅲ python opencv如何存图片到指定路径按图上的会存到python_work文件夹
如图，修改倒数第四行的内容为：
cv2.imwrite('F:/xxx/yyy/' + str(c) + '.jpg', frame)
即可将图片存储到 F 盘的 xxx\yyy 目录中，这里按照你的需要修改即可
Ⅳ 基于Python的opencv从csv文件中读取图片的问题
报错异常说明
参数类型不正确
Ⅳ python3中如何加载图片
答: 如下所示。
- 可利用opencv-Python接口，使用imread()函数，那么导入名为example的图片的例子如下所示。
import cv2
image = cv2.imread('./example.png')
- 也可以使用matplotlib.pyplot中的pyplot模块，具体例子如下所示。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
image = mpimg.imread('./example.png')
print image.shape
plt.imshow(image) #调用imshow函数
在这里只是说了两种方法，希望能够帮助到你。
Ⅵ opencv和python下，对图片的读取程序报错如何解决
1、需要用到其他模块的函数，如：
for i in range(20) #循环次数
image=cv2.imread("D:\picture\%d.jpg"%(i))#路径自己选择。
2、可以先升级你的pip,另外看看你的版本是否匹配,包括py版本和32位64位。
3、关于python下使用opencv读取图像。首先需要导入opencv包，上面说的那个Ipython并没有opencv包，所以想使用的请先正确导入opencv包再说，至于怎么导入，先下载个opencv包，里面有关于python的opencv包。
以下照片是关于Ipython的运行界面：
Ⅶ 使用OpenCV和Python进行图像拼接
么是图像拼接呢？简单来说，对于输入应该有一组图像，输出是合成图像。同时，必须保留图像之间的逻辑流。
首先让我们了解图像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一个大的场景，你的相机只能提供一个特定分辨率的图像（如：640×480），这当然不足以捕捉大的全景。所以，我们可以做的是捕捉整个场景的多个图像，然后把所有的碎片放在一起，形成一个大的图像。这些有序的照片被称为全景。获取多幅图像并将其转换成全景图的整个过程称为图像拼接。
首先，需要安装opencv 3.4.2.16。
接下来我们将导入我们将在Python代码中使用的库：
在我们的教程中，我们将拍摄这张精美的照片，我们会将其分成两张左右两张照片，然后我们会尝试拍摄相同或非常相似的照片。
因此，我将此图像切成两个图像，它们会有某种重叠区域：
在此，我们将列出我们应采取的步骤，以取得最终的结果:
因此，从第一步开始，我们将导入这两个图像并将它们转换为灰度，如果您使用的是大图像，我建议您使用cv2.resize，因为如果您使用较旧的计算机，它可能会非常慢并且需要很长时间。如果要调整图像大小，即调整50％，只需将fx = 1更改为fx = 0.5即可。
我们还需要找出两幅图像中匹配的特征。我们将使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一种非常强大的OpenCV算法。这些最匹配的特征作为拼接的基础。我们提取两幅图像的关键点和sift描述符如下:
kp1和kp2是关键点，des1和des2是图像的描述符。如果我们用特征来画这幅图，它会是这样的:
左边的图像显示实际图像。右侧的图像使用SIFT检测到的特征进行注释：
一旦你有了两个图像的描述符和关键点，我们就会发现它们之间的对应关系。我们为什么要这么做?为了将任意两个图像连接成一个更大的图像，我们必须找到重叠的点。这些重叠的点会让我们根据第一幅图像了解第二幅图像的方向。根据这些公共点，我们就能知道第二幅图像是大是小还是旋转后重叠，或者缩小/放大后再fitted。所有此类信息的产生是通过建立对应关系来实现的。这个过程称为registration。
对于匹配图像，可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我会写两个例子证明我们会得到相同的结果。两个示例都匹配两张照片中更相似的特征。当我们设置参数k = 2时，这样我们就要求knnMatcher为每个描述符给出2个最佳匹配。“matches”是列表的列表，其中每个子列表由“k”个对象组成。以下是Python代码：
FLANN匹配代码：
BFMatcher匹配代码：
通常在图像中，图像的许多地方可能存在许多特征。所以我们过滤掉所有的匹配来得到最好的。因此我们使用上面得到的前2个匹配项进行比值检验。如果下面定义的比值大于指定的比值，则考虑匹配。
现在我们定义在图像上绘制线条的参数，并给出输出以查看当我们在图像上找到所有匹配时的样子：
这是输出的匹配图像：
这部分完整Python代码：
因此，一旦我们获得了图像之间的最佳匹配，我们的下一步就是计算单应矩阵。如前所述，单应矩阵将与最佳匹配点一起使用，以估计两个图像内的相对方向变换。
在OpenCV中估计单应性是一项简单的任务，只需一行代码:
在开始编码拼接算法之前，我们需要交换图像输入。所以img_现在会取右图像img会取左图像。
那么让我们进入拼接编码:
因此，首先，我们将最小匹配条件count设置为10(由MIN_MATCH_COUNT定义)，并且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配时才进行拼接。否则，只需显示一条消息，说明匹配不够。
因此，在if语句中，我们将关键点(从匹配列表)转换为findHomography()函数的参数。
只需在这段代码中讨论cv2.imshow（“original_image_overlapping.jpg”，img2），我们就会显示我们收到的图像重叠区域：
因此，一旦我们建立了单应性，我们需要扭曲视角，我们将以下单应矩阵应用于图像：
所以我们使用如下：
在上面两行Python代码中，我们从两个给定的图像中获取重叠区域。然后在“dst”中我们只接收到没有重叠的图像的右侧，因此在第二行代码中我们将左侧图像放置到最终图像。所以在这一点上我们完全拼接了图像：
剩下的就是去除图像的黑色，所以我们将编写以下代码来从所有图像边框中删除黑边：
这是我们调用修剪边界的最终定义函数，同时我们在屏幕上显示该图像。如果您愿意，也可以将其写入磁盘：
使用上面的Python代码，我们将首先收到原始图片：
这是完整的最终代码：
在本教程中，我们学习了如何使用OpenCV执行图像拼接和全景构造，并编写了最终的图像拼接代码。
我们的图像拼接算法需要四个主要步骤：检测关键点和提取局部不变描述符; 获得图像之间的匹配描述符; 应用RANSAC估计单应矩阵; 使用单应矩阵应用warping transformation。
当仅为两个图像构建全景图时，该算法在实践中工作良好。
Ⅷ 基于python语言的opencv如何把图片中指定区域截取出来
3-切割轮廓
(这是我网站找的一篇 blog， 亲测有效)