今天在做数据增强的时候,遇到一个奇怪的问题.调用imwite生成的图片,在本地用图片查看器打开的时候是正常的.但是在代码里imshow的时候是一片亮白. 代码类似如下 gaussian_img = add_gaussian_noise(img_mat) #gaussian_img的数据类型是float32的 new_img_name = img_name.replace(".png","gauss{}.png".format(seq)) seq += 1 cv2.i…

想在周末去游泳,找了些游泳的注意事项什么的,想想还没干正事,就来继续看看opencv的使用吧,晚上看了opencv的一些基本入门的东西,打算下面主要总结CSDN上一个大牛的博文,链接如下:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 主要有: 1.opencv2.4.9中的一些组件. 2.这是头文件标配 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/…

1.imread函数 首先,我们看imread函数,可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下: Mat imread(const string& filename, int flags=1 ); 其中,第一个参数,const string&类型的filename,填我们需要载入的图片路径名. 在Windows操作系统下,OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入: JPEG文件 - *.jpeg, *.jpg, *.jpe JPEG 2000文件- *.jp2 PNG图片 -…

1. cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE)  # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图, 2. cv2.imshow('cat', img)  # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片 3. cv2.waitKey(0)  #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出 4.cv2.destroyAllWindows()  #表示清除所…

1.imread Loads an image from a file. 从文件中读取图像. C++: Mat imread(const string& filename, int flags=1 ) Parameters: 参数: filename – Name of file to be loaded. 文件名 flags – Flags specifying the color type of a loaded image: >0 Return a 3-channel color im…

为什么使用Python-OpenCV? 虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多.跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用.OpenCV 的最新版是4.0,包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便.   基本操作 1.图像读入 使用函数cv2.imread(filepath,flags) 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路…

加载图像:imread 函数 Mat imread(const string& filename, int flags = 1): filename:需要载入的图像的路径名. flags:加载图像的颜色类型,默认值为 1.flags = 1(IMREAD_COLOR):返回一个 BGR 类型的三通道彩色图像:flags = 0(IMREAD_GRAYSCALE):返回灰度图像:flags = -1(IMREAD_UNCHANGED):返回包含 Alpha 通道的加载图像. Mat src_1 =…

bool imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>()); filename 待写入的文件名.保存图像的格式由扩展名决定. img 一般为一个Mat类型的图像. 图像要求:单通道或三通道图像,8bit或16bit无符号数,其他类型输入需要用函数进行转换 (这个还是挺重要的,之前想存一个float型的Mat, 发现并没有好的办法,最后解决方…

MATLAB中imshow()和image(): IMSHOW Display image in Handle Graphics figure. IMSHOW(I) displays the grayscale image I. IMSHOW(I,[LOW HIGH]) displays the grayscale image I, specifying the display range for I in [LOW HIGH]. The value LOW (and any value les…

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…