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python读取图片函数 python 图片读取

IT技术图片

opencv-python 缺口识别一、cv函数
1、imread：读取图片
imread(image_path, flag):
images_path:图片路径python读取图片函数，找不到不报错
flag:
1/cv2.IMREAD_COLOR:彩色图片,图片透明性会被忽略,默认参数
0/cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰色图片
-1/cv2.IMREAD_UNCHANGED:包括其alpha通道
2、imwrite
imwrite(img_path_name,img)
img_path_name:保存python读取图片函数的文件名
img：文件对象
3、cvtColor
cvtColor(img,code)
img: 图像对象
code：
cv2.COLOR_RGB2GRAY: RGB转换到灰度模式
cv2.COLOR_RGB2HSV： RGB转换到HSV模式（hue,saturation,Value）
4、matchTemplate
matchTemplate(img_path, bg_path, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
img_path:对比图片
bg_path：背景图片
cv2.TM_CCOEFF_NORMED
```
# encoding=utf8
import cv2
import numpyas np
def show(name):
cv2.imshow('Show', name)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
def main():
otemp ='./images/tb.png'
oblk ='./images/bg.jpg'
target = cv2.imread(otemp, 0)
template = cv2.imread(oblk, 0)# 读取到两个图片python读取图片函数，进行灰值化处理
w, h = target.shape[::-1]
aa = target.shape
print(aa)
print(w, h)
temp ='./images/temp.jpg'
targ ='./images/targ.jpg'
cv2.imwrite(temp, template)
cv2.imwrite(targ, target)# 处理后进行保存
target = cv2.imread(targ)
【python读取图片函数 python 图片读取】 target = cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转化到灰度
target =abs(255 - target)# 返回绝对值
cv2.imwrite(targ, target)# 重新写入
target = cv2.imread(targ)
template = cv2.imread(temp)
result = cv2.matchTemplate(target, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)# 进行匹配
x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape)# 通过np转化为数值，就是坐标
print(y, x)
# 展示圈出来python读取图片函数的区域
cv2.rectangle(template, (y, x), (y + w, x + h), (7, 249, 151), 2)
show(template)
return y, x
if __name__ =='__main__':
a, b = main()
```
python plt.imshow 怎么用用法以既步骤python读取图片函数：
1、给出一张图片 。
2、用python读取图片：img = mpimg.imread('a.gif')注意：这里的gif就是上图python读取图片函数，虽然是gif格式，但却只有一帧图片 ， 因此是可以读取的；img实际上是一个多维列表 。把数组在转化为图片：plt.imshow(img)：
3、img[:,:,1]是一个单通道图像，应该是灰度图，但是matplotlib显示出来的，是一个伪彩色图像 。plt.imshow(img[:,:,1]) 。
4、还可以使用别的伪彩色方案 ， 比如热力图：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="hot")，而上面图中的伪彩色 ， 可以称为翠绿色（viridis），是matplotlib默认的着色方案 。
5、用Nipy谱着色：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral") 。
6、在图片边上加上色彩标签：plt.imshow(img[:,:,1],cmap="nipy_spectral")，plt.colorbar() 。
python怎么打开图片使用python进行数字图片处理，可以使用pillow包，它是由PIL fork发展而来的 。使用时需要import从PIL fork中导出 。同时使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片 。
python 图片读取 常用操作方法批量获取图片：
keras 多张图片：
很多情况下，你并不能使用以上这些方法来直接输入数据去训练或者预测 ， 原因是你的数据集太大了 ， 没办法把所有的图片都载入到内存当中 。那keras的data generator就派上用场了，当你的模型需要训练数据的时候，generator会自动从cpu生成一批图片，喂到GPU里面让模型进行训练，依次循环，直到训练结束 。

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