计算机视觉入门教程之将输出图像写入磁盘

最新推荐文章于 2026-01-06 13:51:41 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-06 13:51:41 发布 · 420 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#计算机视觉 #opencv #神经网络 #python 

＃将输出图像写入磁盘
cv2。imwrite （args [ “ output” ] ，image ）

命令行参数：python3 tuxiang.py --input 输入图像路径 --output 输出图像路径

openCV之图像文件的读写操作
魏云舒的博客
06-18 1326
#include "stdafx.h" #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //图像的读入方法1 Mat img = imread("pic
OpenCv 读写图片
xsfd
05-08 4741
opencv之imwrite函数使用
qq_26460507的博客
02-14 5007
转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 　首先来看看imwrite()函数的具体用法。 　　bool imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector& params=vector() ) 　　该函数是把
imwrite函数保存jpg,bmp matlab
Broccoli_Lian的博客
10-10 9864
一种常用但只适用于JPEG图像的imwrite函数语法为 imwrite(f,'filename.jpg','quality',q) 其中，q是一个在0-100之间的整数，为图像质量因数。     imwrite函数功能：将图像数据写入到图像文件中， 存储在磁盘上。在matlab命令窗口中键入doc imwrite或help imwrite可以获得更多关于该函数的帮助信息。   bmp图片保存...
【计算机视觉】数字图像处理（二）—— 图像数字化特征介绍
热门推荐
haoweixl的博客
01-01 1万+
本文将介绍数字图像有关的属性、特征等。对各类型文件图像进行相应了解，对数字图像的数据结构、算法形式进行介绍，明白图像噪声与特征提取。
OpenCV计算机视觉编程篇一《图像编程入门》
编辑编辑器
11-28 2055
1.1 简介 本文将介绍 OpenCV 的基本要素，并演示如何完成最基本的图像处理任务：读取、显示和存 储图像。在开始之前，首先需要安装 OpenCV 库。安装过程非常简单，1.2 节会详细介绍。 所有的计算机视觉应用程序都涉及对图像的处理，因此 OpenCV 提供了一个操作图像和矩阵 的数据结构。此数据结构功能非常强大，具有多种实用属性和方法。此外，它还包含先进的内存 管理模型，对于应用程序的开发大有帮助。本章最后两节将介绍如何使用这个重要的 OpenCV 数据结构。 1.2 安装 OpenCV 库 Op
精选资源
计算机视觉入门学习-基于C++和OpenCV4.8.0入门笔记
07-10
### 计算机视觉入门学习-基于C++和OpenCV4.8.0入门笔记 #### OpenCV项目配置步骤 1. **配置OpenCV项目的初始步骤：** - 在Visual Studio环境中，设置OpenCV项目的基本配置是至关重要的第一步。首先需要确保已经...
计算机视觉基础：OpenCV安装与图像操作函数详解
紧接着是cv2.imwrite函数，用于将内存中的图像数据写入磁盘文件。其函数原型为 retval = cv2.imwrite(filename, img[, params])，其中filename为输出文件路径及名称（如'image.jpg'），img为要保存的图像矩阵，...
OpenCV3.4.9图像载入显示与输出入门教程
本文所涉及的文件“opencv入门编程图像显示载入输出（VS2015+OpenCV3.4.9）”正是围绕OpenCV中最基础也是最核心的功能——图像的载入、显示与输出操作展开的教学示例，适用于初学者快速掌握如何在Windows平台下使用...
7、计算机视觉入门：从基础绘图到网络摄像头应用
cherry的博客
09-15 23
本文介绍了计算机视觉的基础知识与应用，涵盖OpenCV中的事件处理和简单绘图功能，如通过鼠标事件绘制不同颜色和大小的圆。详细讲解了如何使用USB网络摄像头在树莓派上进行图像捕获、实时视频显示、分辨率与FPS设置、视频录制及延时摄影，并提供了基于Python和OpenCV的代码示例。进一步拓展至智能安防、工业自动化检测和交互式艺术装置等实际应用场景，结合工具链如fswebcam、ffmpeg和MEncoder，帮助读者构建完整的视觉系统。最后总结常见问题与解决方法，助力项目实践。
OpenCV入门练习：图像载入、显示与输出完整示例
OpenCV练习1-图像载入显示和输出是一个面向初学者的计算机视觉入门项目，旨在帮助学习者掌握使用OpenCV库进行基本图像处理操作的核心技能。该项目围绕“图像的载入、显示与输出”三大基础功能展开，通过提供完整的...
输入输出函数
计算机视觉
03-04 643
输出函数 调用格式：printf(格式控制字符串,输出表); 例如： int a = 0; int b = 1; double c = 5.6; float d = 9.3; char e = 's'; char* s = "i am lihua!"; printf("%d\n%d\n%f\n%s\n",a,b,c,s); printf("%d\n", c); printf("9%...
常用图像数据集原始数据(.png或.jpg格式)生成方法
iSummer的专栏
07-01 1万+
引言 在计算机视觉方面的工作，我们常常需要用到很多图像数据集．像ImageNet这样早已大名鼎鼎的数据集，我等的百十个Ｇ的硬盘容量怕是怎么也承载不下；本文中，将给出一些Hello world级的图像数据集生成方法，以及其他相关图像数据资源的整理． 本文的主要内容包括： MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100等.png或.jpg格式数据集的生成方法；如何编写脚本生成图
计算机视觉 实验一 图像的载入、显示与输出（附opencv代码）
贰十二的博客
08-16 2253
实验一 图像的载入、显示与输出一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求   （一）通过实验掌握 Windows 中安装 OpenCV 的方法；   （二）通过实验掌握图像的载入、显示与输出的方法 二、实验内容   （一）Windows中安装OpenCV;   （二）编写图像的载入、显示与输出的程序. 三、实验仪器、设备   计算机一台，已安装 Windows 7 操作系统和 Visual Studio 2015 四、
基于计算机视觉的柔性外骨骼地形识别
专业代码设计
01-04 1070
本文研究基于计算机视觉的柔性外骨骼地形识别技术，旨在提高外骨骼设备的适应性和实用性。通过分析柔性外骨骼技术发展现状，指出当前设备在复杂地形中适应性不足的问题。研究采用计算机视觉和深度学习技术，设计系统架构并进行软硬件实现，重点解决地形特征提取、分类识别等关键技术难题。实验验证表明，该系统能有效提升地形识别准确率和实时性，为外骨骼在康复、救援等领域的应用提供了新思路。研究结果为柔性外骨骼的智能化发展提供了重要参考。
计算机视觉之PyTorch数字图像处理
最新发布
weixin_46587777的博客
01-06 688
FCOS是一种创新的全卷积单阶段无锚框目标检测模型，通过直接学习目标边界框的几何属性，避免了传统锚框的复杂计算。该模型包含骨干网络、特征金字塔和多尺度检测头三部分结构，支持高效的多尺度目标检测。文章详细介绍了FCOS模型的构建方法，包括自定义数据集处理（以螺丝螺母检测为例）、数据加载器封装以及PyTorch实现步骤。相比传统方法，FCOS具有训练简化、推理高效等优势，特别适合需要快速部署的目标检测任务。
基于 YOLOv8 的部落冲突 (Clash of Clans) 目标检测系统
倾衫的博客
01-06 761
本项目基于YOLOv8算法开发了《部落冲突》游戏建筑自动识别系统。使用125张高清游戏截图构建数据集，包含16类TH13核心防御建筑。在RTX 5060 GPU上训练100轮，仅4分钟即达到99.1%的mAP@50准确率。系统采用PyQt5框架开发，支持图片/视频/实时摄像头三种输入方式，提供置信度调节、目标筛选等交互功能，可实现0.05秒/帧的高效检测。项目文件结构清晰，包含训练脚本、可视化界面和模型权重，通过简单命令即可启动应用或重新训练模型。
连通域标记：从原理到数学公式全解析
s0907136的博客
01-05 1141
本文系统介绍了连通域标记的基本原理与数学方法。首先定义了连通域的两种邻接关系（4-连通和8-连通），分析了不同连通性对分割结果的影响。通过数学形式化定义了图像表示、邻域关系和连通路径，将连通性问题转化为等价类划分问题。重点阐述了两遍扫描算法的数学模型，包括初始标记、等价关系管理和标签解析过程，并分析了基于并查集的时间复杂度。此外，还介绍了连通域属性计算、边界拓扑特性以及算法优化方法。这些理论为图像处理中的目标检测、分割和形态分析等任务提供了重要基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值