近期在处理遥感数据的时候，发现了一些问题跟大家分享一下解决方案。有一张不知道从哪里搞来的中国的夜间灯光数据，分辨率为28800*18000，在Python语言下，Opencv读取和PIL读取都会出现问题。Opencv直接就是变量为Nonetype，连错都没报！PIL是像素个数超过了限定值，报了错，PIL拒绝加载。So，我找到了一些解决方案：1、编写matlab程序，调用blockpr
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2024-03-23 10:54:19
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1，由于在博客上看到一篇融合图片觉得有趣，因而考虑上手实验，记录成长。先放上两张喜欢的图片，用于以下实践美观度，巴适~~~~~。 2，运行代码及运行结果图#include<iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include
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2024-06-26 15:45:56
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超大图像的二值化方法分块处理超大图像的二值化问题
(1) 全局阈值处理
(2) 局部阈值（效果更好）
空白区域过滤
先缩放进行二值化，然后还原大小分块处理超大图像的二值化问题import cv2 as cv
import numpy as np
def big_image_binary(image):
print(image.shape) #图像大小
ch, cw = 2
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2024-03-16 14:00:01
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Linux 环境下使用 OpenCV 显示图片一、下载虚拟机二、下载镜像文件（我用的 ubuntu）三、安装虚拟机四、打开虚拟机五、安装 opencv 依赖包六、下载 OpenCV七、解压 OpenCV八、编译安装 opencv九、测试，使用 OpenCV 显示图片十、可能遇到的问题 一、下载虚拟机① 浏览器地址栏输入 https://customerconnect.vmware.com/dow
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2024-06-06 07:41:59
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# 实现"opencv python输出图片"的步骤
## 整体流程
```mermaid
erDiagram
开发者 ||--o 小白 : 指导
```
1. 安装opencv库
2. 加载图片
3. 显示图片
4. 输出图片
## 详细步骤
### 1. 安装opencv库
首先，你需要在命令行中使用pip命令安装opencv库。
```markdown
pip install
原创
2024-02-27 07:24:01
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解决办法 在 imshow(“gray_src”, bw);函数前面加 namedWindow(“gray_src”,0);（opencv不同版本函数不一样，但差不多就是这个） 即可，主要是这个参数0，代表可压缩，当再次运行时会发现可以伸长缩短了。...
原创
2021-07-29 11:40:24
4910阅读
工作环境Linux Ubuntu 16.04, Python 3.6, OpenCV 4.0。因为OpenCV的数据结构是基于numpy的，所以也要对numpy有大概的了解。首先导入必要的库：import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt由于Ubuntu下cv2的imshow展示图片功能会有bug，因此使用mat
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2024-02-22 11:17:55
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# OpenCV Python输出图片矩阵实现
## 引言
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了许多用于图像和视频处理的功能。在Python中使用OpenCV可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务。本文将教你如何使用OpenCV Python输出图片矩阵。
## 整体流程
下面是实现“OpenCV Python
原创
2024-01-22 08:15:21
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经常看到有人在网上询问关于imread()函数读取图片失败的问题。今天心血来潮，经过实验，总结出imread()调用的四种正确姿势。通常我要获取一张图片的绝对路径是这样做的：在图片上右键——属性——安全——对象名称。然后复制对象名称就得到了图片的绝对路径。如图：然而这样得到的路径直接复制粘贴到vs里面会直接报错，如下：可以看出我们获取的绝对路径的表示方法是单右斜线形式的。显然opencv的imre
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2024-06-18 09:13:07
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opencv库一 输入输出图像导入模块读取图像图像输出用 opencv 输出用 matplotlib 输出综合例子 opencv库（一）： 输入输出图像1 导入模块数字图像数据可以用矩阵来表示，因而我们可以采用矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。 opencv 库依赖与 numpy 库的矩阵运算，所以两者需要同时加载。 matplotlib 库不是必须加载的，但是很多时候我们需要用到这个
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2023-06-29 21:56:33
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读取并显示图片 创建程序保存路径(文件夹),我们保存在D:\Examples\文件夹下,新建loadImage.py文件,使用文本编辑器敲入代码：#引入库文件
import cv2
#使用imread方法进行读取
image = cv2.imread("D:\Examples\images\TempPicture.jpg");
#打印图像的高度、宽度以及通道数
print("heig
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2023-05-23 17:02:32
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这篇文件介绍怎么用OpenCV-Python从静态图片文件中获取图像、显示图像，以及怎么保存静态图像文件。在OpenCV-Python教程：从视频文件或相机获取图像、写视频文件 一文中介绍怎么读取和保存视频文件。 1、读取图片imread()imread()方法在第1个位置参数传入图像文件的路径，如果读取文件成功返回一个numpy数组，如果获取失败将返回None。这里需要注意的
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2024-01-09 15:54:52
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opencv入门基础笔记01：利用opencv读取图片，修改图片大小以及保存图片我们都知道，做笔记是十分有利于加深自己对知识的理解与掌握以及日后的复习！！！所以，我想记录自己学过的opencv基础，加深自己的理解以及方便以后自己复习或者发现新的知识点能补充。环境介绍：vs2017,opencv3.4版本，python3.7.2，pycharm 社区版 我将用c++语言以及python实现相同的op
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2024-03-07 20:28:44
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当我们在做项目过程中，一遇到显示图片时，就要考虑图片的大小，所占内存的大小，原因就是
Android分配给Bitmap的大小只有8M,试想想我们用手机拍照，普通的一张照片不也得1M以上，所以android处理图片时不得不考虑图片过大造成的内存异常。
那时候只是简单地缓存图片到本地 然后将图片进行压缩，但是感觉这个问题没有很好的
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2024-08-24 12:54:20
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背景无论在现实开发中，还是面试中，这个问题都会经常遇到。具体情况可以分为两种图片的大小很大，但是需要在android中显示的区域却没有图片真正大小那么大。比如一个高清图片作为头像，图片的大小是1M，10241024。但是在手机里只需要显示8080的大小。比如著名的清明上河图（30000*926）如果只是要显示缩略图，就不必加载原图图片的大小很大，需要在Android中可以显示原图大小。比如要查看高
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2023-08-29 09:41:08
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网页制作，如何让图片太大时自动缩小显示？1、用鼠标拖动来改变大小 以下是代码片段： <SCRIPT LANGUAGE="JavaScript">
function resizeImage(evt,obj){
newX=evt.x
newY=evt.y
obj.width=newX
obj.height=newY
}
</script>
&
关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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样本正样本正样本是待检测的物体的图像。正样本由opencv_createsamples工具生成。正样本可以由包含待检测物体的一张图片生成，也可由一系列标记好的图像生成。如果只有一张包含物体的图像，如一个公司的标志，那么可以通过对物体图像的随机旋转、改变标志亮度以及将标志放在任意的背景上而获得大量的正样本。生成的正样本数目以及随机的程度都可以通过 opencv_createsamples 的命令行参
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口； 7、cvCreateFileCapture
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2024-09-10 10:27:39
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基于 python+OpenCV 超大图片的畸变矫正适用情况简略的理论分析径向畸变切向畸变问题所在解决办法完整代码在超大图片上的畸变矫正的效果 适用情况网上大部分的镜头畸变矫正的例子都是给的小图片的测试效果，照搬他们的代码测试的话会发现，在他们给的小图片上效果良好，但是应用到自己的 超大图片（4000×3000像素） 上后会发现边缘效果很不理想！效果如下： 原图（4000×3000像素）（实验室
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2024-03-23 10:49:17
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