问题标签 [cv2]

我正在尝试编写保存图像功能。下面的代码预计将创建原始图像的副本作为 saved-test-image.jpg。

这些行的执行给出了以下结果：

这里需要改变什么？

我的代码（从https://stackoverflow.com/a/21797253/8387437复制）有时会显示大部分黑屏，但有时可以。我尝试卸载我的成像设备，但这并不总是有效。我在 Windows 64 位笔记本电脑上使用 python 2.7.13。我 pip 安装了 opencv_python 得到 opencv_python-3.2.0.8。这是代码：导入 cv2

这是它的样子。它在此帧和另一个类似帧之间切换。

编辑：图像未正确插入。

我最近将 cv2 用于 Tensorflow 的tf.image模块进行图像处理。然而，我的验证准确率下降了大约 10%。

我相信这个问题与

1. cv2.imread() 与 tf.image.decode_jpeg()
2. cv2.resize() 与 tf.image.resize_images()

虽然这些差异会导致更差的准确性，但在使用 plt.imshow() 时，这些图像似乎与人类无法区分。例如，以 ImageNet Validation Dataset 的 Image #1 为例：

首要问题：

• cv2.imread() 接受一个字符串并输出一个 BGR 3 通道 uint8 矩阵
• tf.image_decode_jpeg() 接收一个字符串张量并输出一个 RGB 3 通道 uint8 张量。

但是，将 tf 张量转换为 BGR 格式后，图像中的许多像素处存在非常细微的差异。

使用 tf.image.decode_jpeg 然后转换为 BGR

使用 cv.imread

第二题：

• tf.image.resize_images() 自动将 uint8 张量转换为 float32 张量，似乎加剧了像素值的差异。
• 我相信 tf.image.resize_images() 和 cv2.resize() 都是

tf.image.resize_images

cv2.resize

这是一个演示刚才提到的行为的要点。它包括我如何处理图像的完整代码。

所以我的主要问题是：

• 为什么 cv2.imread() 和 tf.image.decode_jpeg() 的输出不同？
• 如果 cv2.resize() 和 tf.image.resize_images() 使用相同的插值方案，它们有何不同？

谢谢！

我的任务是找到线（startX、startY、endX、endY）和矩形（4 线）的坐标。这是输入文件：

我使用下一个代码：

我得到下一个结果：

从最后一张图片中，您可以看到大量的小红线。

问题：

1. 合并小线的最佳方法是什么？
2. 为什么 HoughLinesP 检测不到很多小部分？

我尝试以这种方式更改视频分辨率（使用 mp4！）（到 800x600）：但它不起作用，当我使用 cap.get(3) 和 (4) 时，它每次默认返回 1280x720！

我做错了什么？

我试过 -

和

没有效果 ！

我有一张从网上下载的图片（验证码）。

当我加载它时，opencv它似乎失去了它的属性，或者只是将透明背景与深色/黑色混合：

目前，代码除了再次加载文字外什么都不做：

我也尝试使用选项 0、1、2、3 加载，但结果是一样的。

我尝试从本地文件夹加载和绘制几个图像（jpg），并发现绘图图像改变了颜色。cv2和matplotlib之间的颜色通道校正已经完成。

这是怎么发生的？如何校正颜色？谢谢。

这是循环中的图像结果： 这是来自 ndarray“列表”的图像：

我有这样的问题

我在 python2 上没有它：

尽管事实上，我有opencv（我也试图删除它然后安装）：

我正在使用 Python 中的 OpenCV 处理视频。我想根据视频中的发现做一些自动笔记。我知道我可以计算帧数以获取帧数，​​但是有没有一些简单的方法可以获取该视频中帧所在的时间（对于将在媒体播放器中观看视频的人）？

我正在按如下方式访问框架：

当我试图调整图像集的大小时，它只是调整第一张图像的大小。如何调整所有图像的大小？这是我的代码：