上一篇介绍了OpenCV环境搭建，具体地址在这里，OpenCV环境搭建（一），这一篇打算介绍下那个测试程序里面几个函数的使用，只用当我们知道函数具体用法，才能方便后续的学习。（小小的说下，上篇我用的OpenCV是3.0的，我后来还是改成3.3的，只要懂了环境搭建的过程，搭建还是很快的。）先来放张本篇文章的测试图片imread用于读取一个图片，并转换成一个Mat对象，它有两个参数，查看官方文档，该函
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2024-08-29 17:59:30
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前言OpenCV中保存图片的函数在c++版本中变成了imwrite()，这应该是向matlab中图像处理的的一些函数风格靠近吧。保存图片这个功能还是很重要的，比如说在写科研论文的时候需要把一些中间图片给贴出来，这样就可以在程序中间利用该函数保存图片了。甚至还可以将这些保存的图片供后续的matlab处理。本文就简单介绍下OpenCV中imwrite()函数的用法。不过个人感觉这个函数功能还是不够强大
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2023-08-07 21:19:57
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cv::imread()函数读取图片，cv::imwrite()写图片。 imread()支持的图像文件包括：.jpg或.jpeg：以baseline JPEG格式保存；8位数据；单通道或三通道输入；.jp2：JPEG2000；8位或16位数；单通道或三通道输入；.tif或者.tiff：TIFF；8位或16位数据；单通道、三通道或四通道输入；.png：PNG；8位或16位数据；单通道、三通道或四通
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2024-03-28 08:35:26
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故名思意imwrite就是写文件了，它和imread相对应的操作，主要就就是保存一张图片到本地路径。可以在imgcodecs.hpp中找到它的申明，其形式如下：
/** @brief Saves an image to a specified file.
The function
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2024-04-22 20:41:04
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通过使用OpenCV的`imwrite`函数，开发者可以将图像数据保存为文件。这是计算机视觉和图像处理中的关键步骤，因其在图像捕获、处理和存储任务中不可或缺。然而，在使用`imwrite`的过程中，可能会遇到各种问题，例如路径错误、文件权限、格式不支持等。本篇博文将详细记录解决“OpenCV Python imwrite”相关问题的全过程。
### 背景定位
在近几年的机器视觉应用中，图像的存
# 使用 OpenCV 实现图像保存阻塞
在图像处理领域，使用 OpenCV 库保存图片是一项基本而重要的任务。对于刚入行的小白程序员来说，了解如何使用 `cv2.imwrite()` 方法并确保该操作是阻塞的可能会有些困惑。本文将为大家详细介绍整个过程，并通过示例代码帮助新手轻松理解。
## 整体流程
为了实现图像保存的阻塞效果，下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 操作内容
imread函数的原型如下：C++: Mat cv::imread(const String & filename,int flags = IMREAD_COLOR)Python: retval=cv.imread(filename[, flags])第二个参数flags是一个可选参数，默认值为“ IMREAD_COLOR”其枚举值(可设置值)的具体意义如下： 上面这张截图来自网页： ht
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2024-09-07 23:11:52
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Matlab保存数据时显示：错误使用 imwrite＞validataSizes 图像的数据必须少于2^23-1 字节 。问题描述：最近在用matlab对图像进行初处理，由于处理的量级比较大，单张图片据可能超过了正常的处理范围，导致matlab在处理时能处理，但是使用imwrite()进行保存的时候，就显示了：validataSize(data)； %data为要保存的数据如下图问题所示： 数据过
注意不是所有格式的Mat型数据都能被使用保存为图片，目前OpenCV主要只支持单通道和3通道的图像，并且此时要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U) 保存PNG格式的时候可以保存透明通道的图片 可以指定压缩参数 如果Mat类型数据的深度和通道数不满足上面的要求，则需要使用conver
原创
2022-01-25 14:50:11
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# 如何解决 Python OpenCV 中 imwrite 出现白边的问题
在使用 OpenCV 的 `imwrite` 函数保存图像时，很多新手在尝试保存处理过的图像时，可能会发现图像的边缘出现了意想不到的白边，这通常是由于图像的边缘处理不当造成的。这篇文章将指导你了解如何避免这一问题。
## 整体流程
在解决这个问题之前，我们需要先了解整个处理流程。下面是一个简洁的步骤表，帮助你梳理思
原创
2024-09-12 05:39:48
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在使用 Python 进行图像处理时，OpenCV 是一个非常常见且强大的库，其中的 `imwrite` 函数用于将图像写入文件。然而，在具体使用时可能会遇到一些问题。本文将详细讨论在使用 OpenCV 中 `imwrite` 函数过程中可能出现的潜在问题、解决方案及优化建议。
### 问题背景
随着图像处理需求的增加，开发者日益依赖于 OpenCV 库进行实时图像分析和处理。在这个过程中，`
文章目录小白的OpenCV学习一.学习环境二.图像的基本操作图像读取及显示读取视频截取部分图像数据（ROI region of interest）边界填充数值计算图像融合三.图像阈值 & 图像平滑图像阈值图像平滑四.形态学操作（腐蚀操作，膨胀操作，开/闭运算，梯度运算，礼帽/黑帽）腐蚀操作膨胀操作开运算与闭运算梯度运算礼帽与黑帽五.图像梯度处理Sobel算子Scharr算子和
240137450 OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是大学林智仁(LinChih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是1）设置训练样本集需要两组数据，一组是数据的类别，一组是数据的向量信息。2）设置SVM参数利用CvSVMParams类实现类内的成员变量svm
近日在用opencv做一些图像处理的操作时，需要对一些高分辨率的图像进行保存。比如，在操作一个容量为230M的图像后，并对该图像保存为JPG格式后，发现图像容量变为80M了！针对这个问题，忙了大半天，到处翻阅资料，终于知道为什么了。先举个例子说明自己遇到的问题，为了看出效果，我特意用了一个高分辨率的图片做实验。比如我有如下的一个233M的图片经过下面的程序读进内存，再次保存后，图片容量就急剧变小了
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2023-07-26 17:36:05
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# 从灰度图像转换为彩色图像 - 用Python OpenCV实现
在计算机视觉领域，灰度图像是最常见的图像类型之一。然而，有时我们需要将灰度图像转换为彩色图像，以便更好地展示或处理图像。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库来实现这一转换过程。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于处理图像和视频的函数和工具。它支持多种编程语言，包
原创
2024-06-22 04:45:57
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1.图片加载、显示和保存import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("img1.jpg")
# 生成灰色图片
imgGrey = cv2.imread("img1.jpg",0)
# 展示原图
cv2.imshow("img",img)
# 展示灰色图片
cv2.imshow("imgGrey",img)
# 等待图片的关闭
cv2.waitKey()
# 保存图片
cv
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2023-08-26 10:34:36
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OpenCV—图像加载与保存（古月金真著）import cv2 as cvdef get_image_info(image): print(type(image)) #<class ‘numpy.ndarray’> numpy类型数组 print(image.shape) #打印图像的高度，宽度，通道数(608, 343, 3)3个方向 print(image.size) #打印图像的
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2024-04-25 22:18:36
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一.opencv环境配置我们学习的opencv是python中的，所以我们需要安装相关的环境才能进行接下来的学习，如果大家用的是pycharm，那么大家可以直接在pycharm中下载opencv安装包和numpy的安装包即可，numpy是计算机视觉中基本的数据计算包。如果安装失败是正常现象，一般情况下重新安装即可。二.图片的读取和处理在学习opencv中我们首先需要对python有一定的了解，py
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2024-02-10 07:39:04
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关于opencv通过initUndistortRectifyMap函数获取undistort后的对应点的方法 关于opencv通过initUndistortRectifyMap函数获取undistort后的对应点的方法环境与简介前置代码Attempt1undistortPointsattempt2initUndistortRectifyMap的map 环境与简介我用的是opencv2.4.13.2
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2024-07-25 14:36:47
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# 用Python OpenCV调节灰度图像的对比度
在数字图像处理中，对比度是影响图像质量的重要因素之一。对比度指的是图像中最亮与最暗区域之间的差异。在许多应用中，提高图像的对比度能够帮助我们更清晰地识别对象。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python的OpenCV库来调节灰度图像的对比度，并提供相应的代码示例。
## 什么是对比度？
对比度是通过比较图像中最亮的部分和最暗的部分之间的差
原创
2024-08-01 12:24:57
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