1.图像读取
使用cv2.imread(filepath,flags)读入图像
filepath: 读入图像完整路径(绝对路径,相对路径)
flags: 读入图像标志
- cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图,忽略alpha通道;可以通过1指定
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 也通过0指定
- cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入完整图片,包括alpha通道
import cv2
img1 = cv2.imread('C:/star.png',1)
img2 = cv2.imread('C:/star.png',0)
2.图像显示
使用函数cv2.imshow(wname,img)显示图像
wname: 显示图像窗口名字
img: 图像(其实是<class 'numpy.ndarray'>类型矩阵)
cv2.waitKey(delay)函数的功能是不断刷新图像,频率时间为delay,单位为ms
返回值为当前键盘按键值
cv2.waitKey(0) 等待按键
import cv2 img = cv2.imread('C:/star.png',1) print(type(img))#<class 'numpy.ndarray'> cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) ''' #按键返回 k=cv2.waitKey(0) if k == 27: cv2.destroyAllWindows() elif k == ord('s'): cv2.imwrite('F:/gray.jpg',img) cv2.destroyAllWindows() '''
3.图像保存
cv2.imwrite(imageName, Image)
imageName: 需要写入的文件名就行了(包含后缀)
有第三个参数,表示为特定格式保存的参数编码,有默认值,一般不需要填写
import cv2
img = cv2.imread('C:/star.png',1)
cv2.imread('D:/star.png',img)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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