cv2 imshow有时显示黑色图像_有时ImageView显示为黑色_imshow()不能正确显示图像 - 腾讯云开发者社区

OpenCV图像读取(imread) 显示(imshow) 保存(imwrite)的冷知识点，虽然很基础，但也有用。...一、读取图像：imread() 与imreadmulti() 1. imread()函数第二个参数flags有很多选择，如下： //!...，读进来还是什么类型，这个参数主要在我们读取一些16位或者32为浮点型图像时就比较有用，因为一些计算需要这样的类型，有时候也为了计算提高精度。...二、显示图像：namedWindow() 和 imshow() 1. imshow()函数默认显示窗口模式是WINDOW_AUTOSIZE，它的好处是可以根据图像的大小自动调整大小显示，...另外一个冷门知识点是imshow显示的时候，我们可以选中窗口，进行图片的复制(Ctrl + C)和保存(Ctrl + S) ? int main() { Mat img = imread(".

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【Python3+OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇

灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。 ?...('img',img) cv2.imshow('gray1',img1) cv2.imshow('gray2',gray) #暂停cv2模块不然图片窗口一瞬间即就会消失观察不到 cv2.waitKey...('img',img) cv2.imshow('gray',img1) cv2.imshow('Binarization',gray) #暂停cv2模块不然图片窗口一瞬间即就会消失观察不到 cv2...一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示...No.5 灰度图像的反色变换 Opencv中的反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。

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二.OpenCV和Numpy读取修改像素、几何图形绘制

", cv2.IMREAD_UNCHANGED) #灰度图像 p = img[88, 142] print(p) #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey...img[78, 125] print(bgr) #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()...#BGR图像 img[100:150, 400:500] = [255, 255, 0] #显示图像 cv2.imshow("Demo", img) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2...#绘制矩形 cv2.rectangle(img, (20,20), (150,250), (255,0,0), 2) #显示图像 cv2.imshow("rectangle", img) #等待显示..., (10, 100), font, 0.6, (255, 255, 0), 2) #显示图像 cv2.imshow("polylines", img) #等待显示 cv2.

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20行代码教你用python给证件照换底色

读取图片并显示 imread()：读取图片； imshow()：展示图片； waitkey()：设置窗口等待，如果不设置，窗口会一闪而过； import cv2 import numpy as np #...读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('img',img) # 窗口等待的命令，0表示无限等待 cv2.waitKey(0) 效果如下...0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) # 显示图像 cv2.imshow('img',img) #...hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 显示图像 cv2.imshow('hsv',hsv) # 窗口等待的命令，0表示无限等待 cv2.waitKey...缺点：我们观察第三章图片，发现黑色区域有时候会出现一些噪声(白点)，这里可能显示的不是很明显，有的图片显示的很明显，这就需要我们进行腐蚀或膨胀。

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20行代码教你用python给证件照换底色

2.读取图片并显示 imread()：读取图片； imshow()：展示图片； waitkey()：设置窗口等待，如果不设置，窗口会一闪而过； import cv2 import numpy as np...# 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('img',img) # 窗口等待的命令，0表示无限等待 cv2.waitKey(0) 效果如下...0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) # 显示图像 cv2.imshow('img',img) #...hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 显示图像 cv2.imshow('hsv',hsv) # 窗口等待的命令，0表示无限等待 cv2.waitKey...缺点：我们观察第三章图片，发现黑色区域有时候会出现一些噪声(白点)，这里可能显示的不是很明显，有的图片显示的很明显，这就需要我们进行腐蚀或膨胀。

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OpenCv识别小罗伯特唐尼

1.1、OpenCv操作图像我们来简单读取一个图像，并将该图像显示： # 导入模块 import cv2 # 读取图片 im = cv2.imread('1.jpg') # 显示图片，该方法只会显示一瞬间...（imshow配合该方法可以让界面一直显示） cv2.waitKey(0) # 因为OpenCv是用C/C++写的，所以需要释放内存 cv2.destroyAllWindows() 上述代码就实现了最简单的读取并显示图像的操作了...1.2、灰度转换灰度就是使用黑色调表示物体，即用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。灰度转换就是将图片转换成黑白图像。因为我们在人脸识别时，灰度图像便于识别，所以我们先来了解一下。...用OpenCv实现灰度转换很简单： import cv2 # 读取图像 im = cv2.imread('1.jpg') # 灰度转换（第一个参数为ndarray对象，第二个参数为cv2中的常量），返回一个...不过有时会有一些误差，大多数清晰人脸可以正常检测到。三、人脸识别上面的内容我们已经说了人脸检测的实现，那人脸识别和人脸检测有什么区别呢？

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20行代码教你用python给证件照换底色

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基于OpenCV和Python的车牌提取和字符分割

1.4 总观代码 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 读取彩色的图片 img = cv.imread("E:/car.png") plt.imshow...2.3 代码详解 2.3.1 导入包库 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt 2.3.2 读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示 cv2.imread...# 1、读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示 img_ = cv2.imread('E:/3.png') # 读取图片 img_gray = cv2.cvtColor(img_, cv2.COLOR_BGR2GRAY...) # 转换了灰度化 # cv2.imshow('gray', img_gray) # 显示图片 # cv2.waitKey(0) # 2、将灰度图像二值化，设定阈值是100 ret, img_thre...) # 显示图片 # cv2.waitKey(0) # 4、分割字符 white = [] # 记录每一列的白色像素总和 black = [] # ..........黑色....... height

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【OpenCV】Chapter1.图像的基本操作

显示图像 None = imshow(winname, img) 参数说明： winname：字符串，显示窗口的名称。 img：所显示的 OpenCV 图像，nparray 多维数组。...下面看个示例： """ 读取、保存、显示图像 """ import cv2 import numpy as np import urllib.request as request # 读取本地图像 imgFile...) # 直接显示蓝色分量 bImg 显示为灰度图像 # 将单通道扩展为三通道 imgZeros = np.zeros_like(img1) # 创建与 img1 相同形状的黑色图像 imgZeros...[:, :, 0] = bImg # 在黑色图像模板添加蓝色分量 bImg cv2.imshow("channel B", imgZeros) # 扩展为 BGR 通道 cv2.waitKey(0...= np.zeros_like(img1) # 创建与 img1 相同形状的黑色图像 # imgZeros[:, :, 0] = bImg # 在黑色图像模板添加蓝色分量 bImg # cv2.imshow

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opencv 图像轮廓的实现示例

2.查找轮廓需要更改原始图像，通常使用原始图像的一份进行拷贝。 3.在opencv里，是从黑色背景里找白色。因此对象必须是白色，背景为黑色。...r=cv2.drawContours(co,contours,-1,(0,127,127),4)#co为复制图像，轮廓会修改原始图像 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow...代码： import numpy as np import cv2 as cv img=cv.imread("image.jpg",0) #为了显示方便，这里将图片进行缩放 x,y=img.shape...图像掩模和像素点有时我们需要构成对象的所有像素点，我们可以将图像的所有轮廓提取出来，然后使用函数cv.drawContours()将轮廓内的区域填充为指定的颜色。...我们还是在上面的图片上进行操作，代码如下： import numpy as np import cv2 as cv img=cv.imread("image.jpg",0) #为了显示方便，这里将图片进行缩放

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OpenCV 系列教程1 | OpenCV 的 GUI 特性

建议阅读时长 10 分钟图像入门学习目标：图像的读取、显示、保存学习三个函数：cv2.imread(), cv2.imshow() , cv2.imwrite() 使用 Matplotlib...来显示图像 # 导入常用包 #%matplotlib notebook import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 读取显示图像...img = cv2.imread("img.jpg", 0) # 1: 显示原始图， 0：灰度图 -1：加载图像包括 alpha 通道 cv2.imshow("image", img) # 第一个参数为显示窗口的名称...但是 Matplotlib 以 RGB 模式显示。因此，如果使用 OpenCV 读取图像，Matplotlib 中的彩色图像将不能正确显示。...有时，cap 可能没有初始化捕获。在这种情况下，这段代码显示错误。可以通过方法 cap.isOpened() 检查它是否初始化。如果为真，则 ok。否则使用 cap.open() 打开它。

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OpenCV-Python实战(1) —— 给图片添加图片水印【利用 OpenCV 像素的读写原理实现】

= 0: img[row][col] = (b,g,r) # 显示添加水印后的图像 cv.imshow('add_logo', img) cv.waitKey(0)...= 0: img[row + y][col + x] = (b,g,r) # 显示添加水印后的图像 cv.imshow('add_logo', img) cv.waitKey...change_img = img[y:y+h,x:x+w] # 显示添加水印位置的截取图像 cv.imshow('change_img', change_img) # 修改截取图片...= 0: change_img[row][col] = (b,g,r) # 显示截取图像添加水印后的效果 cv.imshow('change_img_add_logo', change_img...) # 将截取的图片还原到截取位置 img[y:y+h,x:x+w] = change_img # 显示添加水印后的图像 cv.imshow('add_logo', img) cv.waitKey

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七、逻辑运算与应用

一、学习目标了解opencv中图像的逻辑运算了解opencv中逻辑运算的应用如有错误欢迎指出~ 二、了解OpenCV中图像运算的运用 2.1 了解and逻辑运算在上一节中，我们了解了基本的图像运算...由于img1图片只有“我是1_bit”文字为白色，其他区域为黑色，我们可以当成“我偶是1_bit”这个内容区域的值为1，然后黑色区域位置为0。...图片为了方便查看在代码中显示了原图内容。...import cv2 img1 = cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1bit.jpg') not_img=cv2.bitwise_not(img1) cv2.imshow...因为我们提取出来的图片是黑白图片，提取出来指定颜色内容的区域为白色，那么只需要将图片与原图进行and运算，那么重合的部分就会显示出来，这个时候就可以还原提取后图片的颜色。

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OpenCV车牌文字分割

1.2 原图 1.3 使用OpenCV 1.3.1 导入包库 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt 1.3.2 读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示...img_ = cv2.imread('jingC5Q712.BMP') # 读取图片 cv2.imshow("img",img_) cv2.waitKey(0) img_gray = cv2.cvtColor...这个参数请多调整，对应下面的0.05（针对像素分布调节） end_ = m break return end_ 1.3.6 完整代码 import cv2...# 1、读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示 img_ = cv2.imread('jingC5Q712.BMP') # 读取图片 img_gray = cv2.cvtColor(img_, cv2....COLOR_BGR2GRAY) # 转换了灰度化 # cv2.imshow('gray', img_gray) # 显示图片 # cv2.waitKey(0) # 2、将灰度图像二值化，设定阈值是

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【OpenCV】Chapter2.图像的数值运算

示例代码： """ 图像的渐变切换 """ import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread(".....("imgAddWeight", imgAddW) cv2.waitKey(100) 图像掩模在PS中，有个蒙版的工具，和原图叠加之后，黑色的部分会被遮盖，白色的部分会显露。...示例程序： """ 图像掩模 """ import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread(".....提取 ROI cv2.imshow("MaskImage", Mask) # 显示掩模图像 Mask cv2.imshow("MaskROI", imgAddMask) # 显示从 img1 提取的...("circularMask", Mask1) # 显示掩模图像 Mask cv2.imshow("circularROI", imgAddMask1) # 显示掩模加法结果 imgAddMask1

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五.图像融合、图像加减法、图像逻辑运算及图像类型转换

(src1, 1, src2, 1, 0) #显示图像 cv2.imshow("src1", src1) cv2.imshow("src2", src2) cv2.imshow("result", result...")*50 #OpenCV减法运算 result = cv2.subtract(img, m) #显示图像 cv2.imshow("original", img) cv2.imshow("result...result = cv2.bitwise_and(img, circle) #显示图像 cv2.imshow("original", img) cv2.imshow("circle", circle...---- 4.图像非运算图像非运算就是图像的像素反色处理，它将原始图像的黑色像素点转换为白色像素点，白色像素点则转换为黑色像素点，其函数原型如下： dst = bitwise_not(src1, src2...) #OpenCV图像非运算 result = cv2.bitwise_not(img) #显示图像 cv2.imshow("original", img) cv2.imshow("result",

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Opencv 图像处理：图像通道、直方图与色彩空间

函数： cv2.split(img) 参数说明参数1 ：待分离通道的图像例程 #加载opencv import cv2 src=cv2.imread('split.jpg') cv2.imshow(...'before',src) #调用通道分离 b,g,r=cv2.split(src) #三通道分别显示 cv2.imshow('blue',b) cv2.imshow('green',g) cv2.imshow...("BLUE",cv2.merge([B,zeros,zeros]))#显示（B，0，0）图像 cv2.imshow("GREEN",cv2.merge([zeros,G,zeros]))#显示（0，...G，0）图像 cv2.imshow("RED",cv2.merge([zeros,zeros,R]))#显示（0，0，R）图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(...颜色模型：原点对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为 0 距离原点最远的顶点对应的颜色为白色，三个分量值都为1 从黑色到白色的灰度值分布在这两个点的连线上，该虚线称为灰度线；立方体的其余各点对应不同的颜色

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Python opencv图像处理基础总结(一) 环境搭建基础操作

读取并显示图片 import cv2 as cv def get_image_info(image): print(type(image)) # <class 'numpy.ndarray...('video', frame) # 显示镜头捕获的每一帧 if cv.waitKey(100) & 0xff == ord('q'): # 按q退出 break cap.release...指的是图像中低于这个 lower_blue 的值，图像值变为0 第三个参数：upper_blue指的是图像中高于这个 upper_blue的值，图像值变为0(0代表黑色) 而在lower_blue～upper_blue...之间的值变成255 (255代表白色) 即：opencv的 inRange 函数可提取特定颜色，使特定颜色变为白色，其他颜色变为黑色，从而实现图像的二值化处理。...HSV颜色对应的RGB分量范围表如下：（这里是三通道的）测试所用图像如下：追踪绿色，代码如下： import cv2 as cv import numpy as np def tracking_colors

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OpenCV 图像处理：常用绘图函数

1 为填充，默认值是 1 linetype：线条的类型 8 型或 cv2.LINE_AA, 默认值为 8 型例程 import numpy as np import cv2 # 创建一张黑色的背景图...-1 为填充，默认值是 1 linetype：线条的类型，使用默认值即可 import numpy as np import cv2 # 创建一张黑色的背景图 img=np.zeros((512,512,3...import numpy as np import cv2 # 创建一张黑色的背景图 img=np.zeros((512,512,3), np.uint8) # 画一个填充红色的圆，参数2：圆心坐标...，表示你要在哪张图像上画线参数2：pts ，表示的是点对，形式如下参数3：isClosed ，布尔型 True 表示的是线段闭合， False 表示的是仅保留线段。..., img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow(winname) 6.综合图像绘制 import numpy as np import cv2 # 创建一张黑色的背景图

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七.图像阈值化处理及民族服饰实验对比

(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(r) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("result",...threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) print(r) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow...(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) print(r) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("result", b...(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) print(r) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("result...(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) print(r) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow("result",

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OpenCV图像读取(imread) 显示(imshow) 保存(imwrite)的冷知识点

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