cv2.imread

关于python读写图片遇到中文路径的问题

cv2.imread

Python进行图片处理,第一步就是读取图片,一般路径都是英文名,但必不可免会遇到中文问题。
如下:

s=r'20210414_信号灯2658_0.jpg'
img_cv = cv2.imread(s)  # 读取数据
print(img_cv.shape)
# AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

解决方法使用imdecode:

soure=r'20210414_信号灯2658_0.jpg'
img = cv2.imdecode(np.fromfile(soure, dtype=np.uint8), -1)
print(img.shape)
#(20, 18, 3)

cv2.imwrite

写入图片遇到的问题就是,不报错,但没有图片。

#source 是输入路径,dest是输出路径
 img = cv.imdecode(np.fromfile(soure, dtype=np.uint8), -1)
 # print(img)
 cv.imwrite(dest, img)

dest为输出路径,图片名也必须为英文名。否则虽然不报错,但是不能成功写入。

<think>好的,我需要解释用户提到的两行代码:`img1 =cv2.imread(img1_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)`和`img2= cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)`。用户想了解这些代码在图像读取和灰度处理方面的具体作用。首先,我应该回顾一下OpenCVcv2.imread函数。根据引用[2],当使用cv2.imread读取黑白图片时,如果不指定灰度模式,它会自动复制成3个通道。也就是说,默认情况下,图像可能以彩色模式读取,但用户可能希望转为灰度以减少处理的数据量或满足特定需求。这里的关键是第二个参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE,它指示函数以灰度模式读取图像。接下来,我需要解释这两个参数的作用。第一个参数是图像路径,第二个是标志。引用[1]中的例子显示,使用1代替cv2.IMREAD_COLOR,0代替cv2.IMREAD_GRAYSCALE。所以,用户代码中的cv2.IMREAD_GRAYSCALE实际上是将图像转换为单通道的灰度图,每个像素的值在0到255之间。这有助于后续处理,如像素比较,因为灰度图只有一个通道,简化了计算。然后,需要考虑错误处理。引用[3]提到,读取图像后最好检查是否成功加载。但用户的代码中没有显示这部分,可能需要提醒用户添加检查步骤,比如验证img1和img2是否为None,以避免后续处理出错。 另外,引用[4]中的示例展示了如何保存图像,用户可能需要注意读取后的图像数据格式是否正确,比如灰度图的尺寸是否一致,这在比较像素时很重要。如果尺寸不同,直接比较会导致错误,如用户之前的问题中提到的抛出ValueError的情况。最后,总结这两行代码的作用:以灰度模式读取两张图像,确保它们是单通道的,便于后续的像素级比较或其他处理。同时,需要提到可能的注意事项,比如路径错误、图像加载失败的情况,以及尺寸一致性的问题。</think>### 图像读取与灰度处理代码解析 #### 1. 代码功能说明 以下两行代码使用OpenCV库的`cv2.imread`函数以灰度模式读取两张图像: ```python img1 = cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ``` - **`cv2.imread`函数** 该函数用于从指定路径加载图像数据,第二个参数`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`表示以**单通道灰度模式**读取图像[^2]。若不指定此参数,默认会以三通道彩色模式(BGR格式)读取图像[^1]。 - **灰度模式的作用** - 将每个像素的RGB三通道值转换为单通道灰度值,取值范围为$0$(纯黑)到$255$(纯白) - 计算公式为加权平均: $$Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B$$ 这是人眼对不同颜色敏感度的优化结果[^4] - 减少数据维度(从三维矩阵变为二维矩阵),便于后续像素级对比或处理 #### 2. 关键参数说明 | 参数 | 类型 | 作用 | 等效数值 | |------|------|-----|---------| | `img1_path` | 字符串 | 图像文件路径 | - | | `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` | 标志常量 | 指定灰度读取模式 | 0 | #### 3. 注意事项 1. **路径有效性** 需确保`img1_path`和`img2_path`指向有效图像文件,否则返回值为`None`[^3] 2. **图像尺寸验证** 灰度处理后需检查`img1.shape == img2.shape`,否则无法直接进行像素对比[^1] 3. **数据类型** 输出的灰度图像为`numpy.ndarray`类型,矩阵维度为$(H, W)$ #### 4. 应用场景 - 图像相似性检测(如验证码识别) - 特征提取前的预处理 - 减少计算复杂度(单通道数据量是彩色图像的$1/3$) ```python # 完整示例(含错误检查) import cv2 def load_grayscale_images(path1, path2): img1 = cv2.imread(path1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread(path2, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if img1 is None or img2 is None: raise FileNotFoundError("图像路径错误") if img1.shape != img2.shape: raise ValueError("图像尺寸不一致") return img1, img2 ```
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