imread

总结一下imread和imwrite的转义问题。 imread中绝对路径间隔符可以为\\和/ imwrite中绝对路径间隔符可以为\\和// 来源： https://www.cnblogs.com/sclu/p/11670600.html

一起来学matlab-matlab学习笔记4 数据导入和导出_2 多媒体文件的保存和读取 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ Follow Me 参考书籍 《matlab 程序设计与综合应用》张德丰等著感谢张老师的书籍，让我领略到matlab的便捷 导入/导出图形文件 imread函数 使用imread函数可以将图形文件导入到MATLAB工作空间。imread函数支持标准文件格式的图形文件，包括TIFF（TaggedImageFileFormat)、GIF（GraphicsInterchangeFormat)、JPEG(JointPhotographicExpertsGroup）以及PNG（PortableNetworkGraphics）格式。下面命令将JPEG格式的图形数据读到MATLAB工作空间，用数组imdata存储 imwrite函数 imwrite函数可以从MATLAB工作空间中导出标准格式的图形文件，支持的格式与imread相同。下面语句将MATLAB工作空间中的多维数组数据X读取到TIFF格式的文件中。 导入/导出图形文件 MATLAB中有很多函数可以查询包含音频和视频数据的文件信息，如mmfilinfo函数。同时，MATLAB提供了很多导入音／视频数据到工作空间的函数，可以从文件中导入，也可以利用输入设备录制，如麦克风。 导入音/视频的函数主要有auread

经过测试，发现cv2.imread读取图片，路径中有中文，则返回null cv2.imread 中文路径返回null 这个方法还没试： file = askopenfilename() im2 = cv2.imread(file.encode('gbk') 来源： CSDN 作者： ShellCollector 链接： https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/82935554

环境： python=3.6，opencv-python=3.4，numpy=1.13.3 问题： 使用 cv2.imread 读取含有中文路径的图片时，返回 None 。 原因： opencv不接受non-ascii的路径。 解决方法： 先用 np.fromfile() 读取为 np.uint8 格式，再使用 cv2.imdecode() 解码。 cv2.imdecode(buf, flags) # buf - Input array or vector of bytes. # flags - The same flags as in cv2.imread(). # - >0 Return a 3-channel color image. # - =0 Return a grayscale image. # - <0 Return the loaded image as is (with alpha channel). 例子如下： # 读取图像，解决imread不能读取中文路径的问题 def img_read (file_path) : image = cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), 0 ) return image 来源： CSDN 作者： 两个轮子 链接： https://blog.csdn.net

魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 什么是GUI？ 读入图像——cv2.imread( ) 读入：代码演示 显示图像——cv2.imshow( ) 显示：代码演示 保存图像——cv2.imwrite( ) 保存——代码演示 总结——加载灰度图 使用Matplotlib_灰度图像 什么是GUI？ GUI的全称是Graphical User Interface，即 图形用户接口。在以前的计算机显示界面中，都是消息展示，也就是说展示出来的界面不是图形化的，这样对创作者来说减轻了工作压力，但是增大了使用者理解难度。因此，为了让计算机界面更加人性化，程序员有必要学习GUI特性。 读入图像——cv2.imread( ) cv2.imread(‘地址’,读取方式) ——解释：地址是图片在本地磁盘中的完整路径，要保证opencv可以顺利读取到图片。如果路径出错，opencv不会报错，但是在对图片打印或者保存等后续操作就无法进行了。读取方式决定函数如何读取图片。 cv2.IMREAD_COLOR ——解释：（1）读入一张彩色图片，但是不包括图片的透明度，为默认参数。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE ——解释：（0）以灰度模式读入图片，此时图片为单通道。 cv2.IMREAD_UNCHANGED ——解释：（-1）读入图片，包括图片的alpha通道。

-- %% 学习目标：学习关于图像的基本操作 %% 通过抖动来增强图像的的色彩对比度 clear all; close all; I = imread('cameraman.tif');%读取灰度图像 BW = dither(I);%通过抖动转换为二值图像来增强图像的色彩对比度 subplot(1,2,1);%将多个图片显示在同一个窗口，subplot(m,n,p)。 imshow(I); subplot(1,2,2); imshow(BW); %% 获取图像信息 clear all; close all; info = imfinfo('trees.tif','tif');%获取图像信息 disp(info);%输出图像信息 %% 改变图像格式 clear all; close all; RGB = imread('trees.tif','tif');%读取一个RGB图片 imwrite(RGB,'Mytrees.png','png');%将tif格式图片转换为png格式 tupian = imread('Mytrees.png'); figure; imshow(tupian); %% 读取图像中的某些帧 clear all; close all; I1 = imread('mri.tif',5);%读取第5帧 I20 = imread('mri.tif',25);

MATLAB中图像的基本操作 1、读取、显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow（）函数读取和显示图片。其中读取函数imread（）原型： imread： A = imread(filename, fmt) A是结构体名，用来存储读入的图像数据。filename是读取的文件名，文件名要用”括起来。fmt是读取文件的类型如：jpg、png等等，这个参数可以不输入，由MATLAB自动判断。 显示函数imshow()原型： imshow： imshow(I) I为读取后保存在MATLAB中的结构体名。 程序实例：　　 A=imread('1.jpg');％读取名为１．ｊｐｇ的图片 imshow(A)％显示图片 ２、将灰度图片变成负片 对图像进行操作，实际上是将图像看成许多个像素点，对每个像素点进行操作。在计算机系统中，灰度图片被看成是许多个由值在［０～２５５］之间的像素点组成的图像，２５５表示白色，０表示黑色，黑白之间存在２５６个灰度级。 　　负片是指将原灰度图白色的地方变成黑色，黑色的地方变成白色。也就是将０变成２５５，２５５变成０。ＭＡＬＴＡＢ的ｉｍａｄｊｕｓｔ（）函数提供了该功能。其函数原型：　　 imadjust： J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out]) 　　其中，Ｉ为原灰度图像，ｌｏｗ

一、开操作 代码如下： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("L:opencv_picture/11.png"); if (!src.data) { printf("could not load image...\n"); } namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input image", src); char output_title[] = "morphology demo"; namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11), Point(-1, -1)); //getStructuringElement参数：1.形状矩形 2.形态学锚点尺寸 3.默认Point(-1, -1)锚点中心 morphologyEx(src, dst, CV_MOP_OPEN, kernel); /

目的：完成opencv图像读取 展示 写入 读取图像： 1.导入cv2　　2. 读取图像imread　　3.使用imshow将图像展示 imread("(路径)+图像的名称",0),第二部份的数字可以填0或1 0是灰阶图像 1是彩色图像 imshow("视窗名称",img)　　img = 使用imread读取的图像 waitKey()给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,如果用户没有按下 键,则接续等待(循环) 输出结果： 修改图像： (b,g,r) = img[100,100]#针对感兴趣像素点 印出b,g,r) 使用for回圈,写入蓝色直线 [10,100]-[110,100] 输出结果： 写入图像： 可以直接生成新图像,也可以依据自己的需求压缩图像大小 JPG 数字越小 压缩比越高 图片越容易模糊 (0-100) 压缩结果为 PNG 数字越小 压缩比越低 图片档案大小越大 (档案大小：0 > 9) 范围0-9 直接生成　　cv2.imwrite('dog.jpg',img)　　其中img是解码后的原始数据 来源： https://www.cnblogs.com/charls0404/p/11495244.html

一 . opencv是什么及其作用？ 　　OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。 　　鉴于本人的工作环境主要是采用python作为开发工具，故本篇博客是基于python来做的学习记录。 二 . 环境依赖和opencv包 　　环境：python3.7+windows10 　　包：opencv-python、opencv-contrib-python 　　说明：装好python以后，直接在cmd里面使用pip install 即可，若遇见下载速度过慢或超时的情况，建议换个pip源，使用方式如：pip install package -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 三 . 基本使用 　　前提：准备若干张图片到本地 　　 　　都知道一张图片是由很多个像素点组成，对于计算机而言，最终呈现在用户面前的是由每个像素点的值所决定（0~255），0对应黑色，255对应白色。我们在生活中通常接触的都是彩色图片，由RGB三通道共同构成一张上面的彩色图片