记一个坑，opencv从视频获取的图像帧与将该帧保存为jpg再读取像素值不一样

最新推荐文章于 2025-03-14 19:44:01 发布
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本文探讨使用OpenCV读取视频帧并保存为不同格式（jpg与png）时，像素值的变化情况。指出在使用jpg保存后再读取时，像素值会发生变化，而png则不会。这一差异可能导致基于jpg训练的SVM模型在处理视频帧时出现分类错误。

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使用opencv读取视频帧，将该帧保存为jpg后，再用出cv2.imread()读取，打印像素值发现，两个矩阵的元素值是不一样的。但是如果将该帧保存为png，那么再读取后像素值是一样的。

这个问题导致我在用jpg图片训练svm后，读取视频帧并裁减了很小一块roi（尺寸12*12）进行的分类结果不对。需要注意下。

 

[Python从零到壹] 三十四.OpenCV入门详解——显示读取修改及保存图像
杨秀璋的专栏
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欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。上一篇文章介绍了图像处理基础知识，这篇文章将详细讲解OpenCV入门知识，包括OpenCV常见数据类型、显示图像、读取像素、修改像素、创建图像、复制图像、保存图像等内容。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。接下来，让我们开启整个系列的学习吧！
OpenCV实战（4）——像素操作
盼小辉丶的博客
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为了构建计算机视觉应用程序，需要能够访问图像内容，并修改或创建得到新图像。本节将介绍如何操作图片元素(即像素)，我们将介绍如何扫描图像并处理其每个像素，同时，为了高效的进行操作，还进一步介绍了如何使用指针 Ptr 和迭代器 iterator 进行扫描图像执行像素操作。
关于OpenCV文件读写图片与视频的一些心得
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03-22 605
读写视频时的文件格式名 首先明确一点，无论是对于图片还是视频，其文件名后缀仅仅是为了方便操作系统关联打开文件的应用程序，程序解码图片与视频的方式与文件名后缀无关。他们所使用的编码是在文件内部声明的，应用程序打开他们的时候会读取其声明，然后再采取相应的解码方式去解码播放或者显示。比如某图片本身格式是.png，被错误改成了.jpg甚至是丢失，只要文件本身没有损坏，图片查看器依旧会按.png去解码。 ...
opencv的cv2.imwrite()函数写图像之后，再次读取，其像素值不相等的bug
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opencv 视频和图片处理的一些不同
-CQ-的专栏
12-16 779
图像处理的时候cvCreateImage指定通道的时候可以根据图像的通道来指定，而视频在需要画轮廓的时候来指定通道就必须将图像的三通道转化为单通道， cvCvtColor(src,dst,CV_BGR2GRAY);，其中src是三通道，dst是单通道。使用这个函数之后才能继续处理图像，而单独的图像就不用这样来处理。
Python opencv读图后保存，再次读取跟之前结果不一样
qiumokucao的博客
12-04 1708
读取图片，保存后再次读取： >>> ip = '0.jpg' >>> import cv2 >>> im1 = cv2.imread(ip) >>> cv2.imwrite('1.jpg', im1) True >>> im2 = cv2.imread('1.jpg') >>> (im1 != im2).sum() 70358 >>> im1.shape (456, 809, 3
opencv保存和读入图片的结果不一致的问题
test
07-18 4109
今天用python读取和保存图像时，发现读取jpg的图像，在保存为jpg，再读取时，两个图像的差会有很大不同。原因是，jpeg在保存的时会有损失，png格式为无损保存。 import cv2 img1 = cv2.imread("test.jpg") cv2.imwrite("test1.jpg",img1) img2 = cv2.imread("test1.jpg") img_diff ...
Python与OpenCV图像处理详解：从基础到进阶！
**My Coding Family**
03-04 859
🏆本文收录于「编程与技术实战」专栏，此专栏涵盖了C/C++编程、人工智能、数据结构、机器学习等技术领域的内容，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
初识openCV--图像的读取,显示和保存
liudefa2的博客
03-14 1796
import cv2# 初始化摄像头print("无法打开摄像头！")exit()# 初始化参数brightness = 0 # 亮度contrast = 1.0 # 对比度rotation_angle = 0 # 旋转角度# 创建窗口# 创建按钮区域# 按钮位置和标签# 鼠标回调函数# 设置鼠标回调print("无法读取视频帧！")break# 调整亮度和对比度# 旋转图像# 绘制按钮# 显示图像# 按下 'Esc' 键退出break# 释放资源并关闭窗口。
OpenCV for Python 学习第一天：图像的基础操作（读取、展示、保存）
ZesenYuan的博客
07-15 1398
我们都知道，OpenCV能够帮助我们处理视频和图像，咱们在图像处理中，除了Pillow库之外，最经常用到的也是它了。
利用OpenCV读取和写入视频
TSINGHUAJOKING
01-27 7542
简 介： 本文介绍了如何对三种不同的视频源（视频文件， 序列图片以及网络摄像头）来进行读取显示视频，使用视频捕获对象。 也给出了如何通过视频捕获对象获取视频流的重要元数据。 介绍了使用视频写入对象把视频流写入磁盘文件。 关键词： OpenCV，Video #mermaid-svg-FzKoByZuABpdsxlm .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#..
读取视频中的全部帧，并把每一帧保存成图片
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近期有个任务需要实时检测出视频中的某个目标，这里我用的是神经网络，所以需要有训练样本，那就将视频的每一帧提取出来保存成图像去进行学习。 首先最先想到的是Opencv中的cv2.VideoCapture(video_path).read()，我是这样写的： import cv2 as cv def totalnumber_of_videoframes(video_path): capture = cv.VideoCapture(video_path) len_video_frame =
cv2保存为jpg图像数值不对解决办法
车牌识别
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代码如下：情况是需要保存一张resize过后的图片，再次读进来发现像素值完全不一样。 经过多次读写，分别输出了前5个像素值，和所有像素的总和。 import cv2 img = cv2.imread('../ILSVRC2012_val_00049999.JPEG') #就是上面那张图 print(img[0,0,:]) img1 = cv2.resize(img,(224,224)) print(img1[:5,0,0],img1.sum()) cv2.imwrite('ILSV224.jpg',img1
关于opencv的Mat类型的imwrite()函数写入.jpg图像像素值会改变的解决方案
jiao_mrswang的博客
06-08 4561
 #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(){  string path = "F:\\example_tongue\\18标定.jpg";     Mat src = cv::imread(path);  Mat dst =Mat::zeros(1276
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这两天在运行PRNet的代码，由于源代码是对二维图像进行处理，所以自己改了一下，先读取视频的每一帧，然后将这一帧图像作为输入，调用prnet，再将网络的输出一帧帧保存成视频。按理说很简单的几行代码就可以完成，但是在使用opencv将输出的每一帧图像保存成视频时，问题就出现了。 首先我把我的部分代码放上来。image.shape=(1280,720,3) cap = cv2.VideoCapture("video/huachunying.mp4")#打开视频 # 通过摄像头的方式 # cap=cv2.V
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    实验需要一段程序写出一个jpg文件，然后另一段程序读取。发现存储的图片像素发生变化：部分像素值较小波动，导致不能读取正确值。查询资料得知，图片存储为jpg 为压缩格式，会发生失真。相关连接： 使用imwrite调整保存的图片质量    可采取以下方式保真：...
opencv cv2.imwrite() 写入后像素值改变 jpg写入写出像素值变化
lanshi00的博客
01-04 3754
opencv的cv2.imwrite() 写入后像素值发生改变 jpg的问题 在做图像分割的时候，我代码里明明只有8种颜色，但是生成的图片用PS打开后，添加了许多和8种颜色相近的颜色 于是我怀疑是读写函数的问题，于是做了测试 测试 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('rgb1.jpg')#读 cv2.imwrite('3/32...
Opencv读取视频获取的总帧数比实际少很多问题
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02-24 2778
​ opencv读取拉流视频，可能不同的解码器，会导致在调用opencv自身的解码器无法对视频进行解码，导致一部分帧解码失败，导致实际看到的帧数和读取到的帧数相差甚远。​ 在读取一段从摄像头拉流保存下来的8分钟视频，opencv(opencv4.4)获取到的总帧数只有7帧，循环读取解码视频，获取到的帧数也只有7帧，明显此时存在问题。
opencv关于cv2.imread的一个坑（帧率问题）
略知12的博客
04-28 1295
简而言之就是，直接用windows的相机直接打开摄像头录制视频，帧率为10帧左右，但用opencv保存每一帧的时候显示是20帧，检查图片的时候，会发现这个20帧是通过重复上一帧得到的！所以，摄像头的帧率实际上还是10帧。 ...
复制一个与原图一样尺寸的透明图层，用opencv方法
最新发布
03-20
<think>好的，我现在需要解决的问题是如何使用OpenCV创建一个与原图像相同尺寸的透明图层。首先，我得回忆一下OpenCV中处理图像和图层的方法。根据用户提供的引用内容，可能有几种方法可以实现这个需求。 用户提到了addWeighted()函数，但这主要是用来混合两张图像的透明度，可能不直接用于创建透明图层。另外引用[2]中提到通过直接修改像素值来实现覆盖或拼接，这可能涉及到创建新图层并复制像素。引用[3]里提到了调整图像大小，这可能是在处理不同尺寸图像时的步骤，但用户的需求是创建相同尺寸的透明图层，所以可能需要先获取原图的尺寸，然后用这个尺寸创建新图层。 引用[4]中提到的copyTo方法需要mask，但用户的问题是关于创建透明图层，所以可能需要先创建一个带有Alpha通道的透明图层。这时候，我需要考虑OpenCV中如何创建一个四通道的图像（包括Alpha通道）。通常，图像在OpenCV中是三通道的（BGR），而透明图层需要第四个通道（Alpha）来表示透明度。 因此，步骤可能是这样的：首先读取原图像，获取其高度和宽度。然后创建一个新的四通道矩阵（BGRA），其中所有Alpha通道的值设为0，表示完全透明。或者，如果想初始化为半透明，可以设置不同的Alpha值。不过用户的需求是创建一个透明图层，所以Alpha应该初始化为0。 接下来，需要确认如何正确创建这个四通道的图像。OpenCV中使用cv2.cvtColor可能可以将三通道图像转换为四通道，但直接创建一个四通道的矩阵可能更直接。例如，使用np.zeros，并指定通道数为4。同时，要确保数据类型与原图一致，通常是uint8。 另外，用户提供的引用[3]中的resize方法可能不适用，因为用户需要的是相同尺寸，所以这一步不需要调整大小，而是直接使用原图的尺寸。 总结步骤： 1. 读取原图像，获取其高度和宽度。 2. 创建一个新的图像矩阵，尺寸与原图相同，通道数为4（BGRA）。 3. 将Alpha通道的值设为0，使其完全透明。 这样就能得到一个与原图尺寸相同的透明图层了。需要确保在保存或处理时，支持Alpha通道的格式，比如PNG。同时，在后续操作中，如果需要叠加这个透明图层到原图上，可能需要使用addWeighted或其他混合函数，并注意Alpha通道的处理。 现在需要验证这个方法是否正确。例如，创建一个全零的四通道矩阵，其中Alpha通道为0，这样在叠加时，该图层不会显示。或者，如果希望部分区域不透明，可以调整对应位置的Alpha值。但用户的需求只是创建透明图层，所以初始化为全透明即可。 可能遇到的问题包括：OpenCV默认读取图像时不带Alpha通道，因此需要确保在处理时保留或添加Alpha通道。另外，某些操作可能会忽略Alpha通道，需要注意函数的参数是否正确处理四通道图像。</think>要使用OpenCV创建一个与原图像相同尺寸的透明图层，可以按照以下步骤操作： --- ### **步骤1：读取原图像并获取尺寸** 首先读取原图像，并通过`shape`属性获取其高度和宽度： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原图像 original_image = cv2.imread("original.jpg") # 获取原图的高度、宽度和通道数（默认3通道BGR） height, width, channels = original_image.shape ``` --- ### **步骤2：创建透明图层** 透明图层需要包含**Alpha通道**（即四通道BGRA格式），其中Alpha值为0表示完全透明，255表示不透明。使用`np.zeros`初始化一个全透明的四通道图层： ```python # 创建一个四通道（BGRA）的透明图层，初始Alpha为0 transparent_layer = np.zeros((height, width, 4), dtype=np.uint8) # 设置Alpha通道为0（完全透明） transparent_layer[:, :, 3] = 0 ``` --- ### **步骤3：验证与使用** - **验证透明效果**：通过叠加操作（例如`addWeighted`）将透明图层与原图混合，观察是否无变化（因为图层完全透明）[^1]。 - **修改透明度**：若需部分区域不透明，可调整对应位置的Alpha值： ```python # 将左上角100x100区域的Alpha设为255（不透明） transparent_layer[0:100, 0:100, 3] = 255 ``` --- ### **完整代码示例** ```python import cv2 import numpy as np # 读取原图 original = cv2.imread("original.jpg") height, width = original.shape[:2] # 创建透明图层（四通道BGRA） transparent_layer = np.zeros((height, width, 4), dtype=np.uint8) transparent_layer[:, :, 3] = 0 # Alpha通道全透明 # 保存为支持透明度的PNG文件 cv2.imwrite("transparent_layer.png", transparent_layer) ``` --- ### **注意事项** 1. **格式支持**：透明图层需保存为支持Alpha通道的格式（如PNG），JPEG格式会丢失透明度信息。 2. **混合操作**：若要将透明图层与原图叠加，可使用`cv2.addWeighted()`或直接修改像素值[^2][^4]。 ---
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