使用opencv中的方法进行图像保存时，出现保存的图像全黑的问题

最新推荐文章于 2025-03-14 12:00:20 发布

学不会coding的程序员

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文章标签：图像处理 opencv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40941966/article/details/84584917

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最近在做的工作，需要对图像进行预处理，所以在尝试学习使用opencv。今天在进行gamma校正去除阴影时，发现保存的校正后的图像是全黑的。

因为是做农业图像处理，所以就随手拍了个玉米粒的图像（如下左图），可以看出玉米粒周围有阴影。在进行gamma处理后，用cv2.imshow()方法显示处理后的图像（如下右图），姑且不论处理好坏

用cv2.imwrite()直接保存，打开后显示如下，怎么全黑啊！

搜了各种方法{什么版本问题，保存图像的方法不一样（有的保存方法是.saveImage()等等）}也没解决，后来打印了一下处理后的图像矩阵，发现如下

貌似像素值被标准化还是归一化了（错了请指正），于是把处理后的图像矩阵都扩展回0~255之间，最终保存的图像如下

本人新手，如有错误欢迎指正和探讨！

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使用OpenCV执行图像算法（加法和减法）以提亮图像或者使图像变暗

qq_40985985的博客

06-15

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这篇博客将介绍如何使用OpenCV执行图像算术（加法和减法）以提亮图像或者使图像变暗。

OpenCVSharp中图像的基本属性和操作

仰望星空的博客

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在图像处理中，了解和操作图像的基本属性是至关重要的。OpenCVSharp 提供了丰富的功能来实现这些操作，让我们能够更灵活地处理图像。

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lovetaozibaby的博客

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openCV保存图片之后是一张黑色图片解决办法

长夜漫漫，无心睡眠

03-03

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最新发布

weixin_42527589的博客

03-14

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亮度是物理学中的一个概念，通常指的是单位面积的光线发射或反射能力，其单位是尼特（nit），代表每平方米一坎德拉的亮度。在图像处理领域，亮度指的是图像中各个像素的明暗程度，决定了我们观察到的图像是否明亮或者暗淡。在数学上，图像的亮度可以通过像素值的加权平均来表示，即图像的亮度L可以定义为像素强度值的线性组合，一般表示为：其中( w_i )是第i个像素的权重，( I_i )是对应的像素强度值。对比度是描述图像中明暗区域差异的量度，反映了一个图像中不同区域的亮度对比强度。

OpenCV显示和保存图片全是黑色

lk137095576的博客

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pythonOpenCV显示和保存图片全是黑色最近使用opencv和gdal处理图像。使用cv2.imwrite()保存的图片，和imshow()的时候，全是黑色。一行代码解决。原因如下：我的array的格式是uint16的，所以默认会拉伸到0-1，应该转为uint8的格式，就不会拉伸了。： img = img.astype(np.uint8) ...

opencv图片显示正常，从cv2.imwrite()保存就是全黑的

天上剑仙三百万的博客

12-27

4467

之前做区域生长裂纹提取的时候，图片显示正常，但是保存的时候都是全黑的，太蠢了，记录一下。其实就是image的数值本应在0-255，但是在保存时的已经被归一化了，设置在（0-1）之间，我们只需要将标准化的值乘上255就可以了。代码如下： cv2.imwrite('ROICutimg/out2.jpg',img1*255) 这样就解决了。 ...

OpenCV读取图片和保存图片全黑

郭萌萌的博客

10-27

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我的图片是灰度图片，使用OpenCV的显示imshow()和保存imwrite()函数后图片全是黑色的，最后发现是因为我读取图片时的使用的imread()方法的第二个参数没有加，估计没有加就直接默认为是大于0的数值了， imread(“1.BMP”,-1); 该函数的第二个参数大于0表示返回的是3通道彩色图，等于0表示返回的是灰度图，小于0表示返回的是原图。我刚开始没有写第二个参数，然后我的图片又是灰度图，就一直保存和显示的都是全黑的，加上第二个参数为0或-1时都可以正常显示原图片。 ...

python+OpenCV实现全景图像拼接和图像黑边处理

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6. **黑边处理**：在图像拼接过程中，由于视角变化，图像边缘可能出现黑色或不自然的过渡。去除这些黑边通常涉及到裁剪、插值或使用透视变换来调整图像的边界。在提供的压缩包中，"图像拼接---去除黑边"文件可能...

opencv学习笔记10-opencv中的图像二值化

The_xz的博客

08-31

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【代码】opencv学习笔记10-opencv中的图像二值化。

【OpenCV1】虚拟环境的使用、opencv的使用、图像和视频的创建和显示、创建和显示窗口、加载显示图片、保存图片、视频采集、视频录制、控制鼠标、Trackbar控件

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现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision), 简单来说就是研究如何使机器看懂东西.就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。- Gray Bradsky于1999年开发, 2000年发布- 跨平台(Windows, Linux, Mac...)为什么选择python语言:- python语言简单, 开发速度快。

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钢铁男儿

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OpenCV保存图像时出现黑屏，原因是保存图像被规划化，当保存图像后打开图像当然全是黑。解决办法：保存图像前先去规划化，将其要保存的图像的Mat变量乘上255，别可解决。如： Mat plane[] = { padded,Mat::zeros(padded.size(),CV_32F) }; //去归一化，以防保存图像为黑色 plane[0] = plane[0] * 255; OpenCV频域滤波后处理效果：未去规划保存：去归一化后保存效果便是频域滤波右图所示。无损保存..

问题解决：opencv imwrite图片保存为黑色

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imshow能显示，但imwrite保存后就是一个黑图，那就看一下前后图片的数组信息。原图 img6 = cv2.rotate(obj1,cv2.ROTATE_180)#顺时针旋转180度 plt.imshow(img6,cmap='gray') #img6 [[2.93929499e-20 2.93929499e-20 2.96123003e-20 ... 3.33412566e-20 3.33412566e-20 3.33412566e-20] 此时的img6已经是小数点后18位的数了

关于OpenCV中cv2.imwrite保存的图片是全黑色的解决方案

m0_50736744的博客

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OpenCV保存图像是全黑色的。关于cv2.imwrite保存的图片是黑色的解决方案

OpenCV imwrite保存图片全黑原因

m0_50973309的博客

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图像可视化

在用opencv实现从视频中读取图片，并保存下来，但是获取的图片都是黑色的！！！

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CvCapture *capture = NULL; IplImage *frame = NULL; char *AviSavePath ;//图片保存的位置 AviSavePath = "E:\\53827"; const int jiange = 1;//间隔两帧保存一次图片 capture = cvCaptureFromAVI("E:\\53827.avi");

opencv处理图像数据时候，出现图像全黑

xddcore的博客

06-04

8706

之所以图像出现黑色，是因为在opencv处理image图像矩阵时候，可以输入两种数据范围，一个为[0,255]，另外一个为[0,1]。当图像矩阵为小数，比如122.5的时候，opencv会以[0,1]来处理图像数据，而此时122.5超过数据范围[0,1]，会被认为是无效数据，然后显示为黑像素点。所以在图像数据输入的时候，建议加上如下代码: img_data = numpy.array()#假设图像数据是个矩阵 img_data.astype(numpy.uint8) ...

Python Opencv 图片存储失帧(不完全显示)问题

Noah_orz的博客

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对原图像RGB三通道矩阵修改后再保存时，可能会出现失帧，如图一是jpg格式，因为jpg是有损压缩，改为bmp格式保存即可。

mat转换结果全黑

05-27

如果将 `.mat` 文件转换为图像时出现全黑的情况，可能是以下几个原因： 1. 数据类型不匹配：在将 `.mat` 文件中的数据转换为 OpenCV 中的 `cv::Mat` 对象时，需要确保数据类型匹配。例如，如果 `.mat` 文件中的数据类型是 `double`，则需要使用 `CV_64F` 数据类型创建 `cv::Mat` 对象。 2. 值范围不正确：在将 `.mat` 文件中的数据转换为图像时，需要确保将数据值映射到正确的范围内。例如，如果数据值的范围在 `[0, 1]` 之间，则需要将其乘以 `255`，并将数据类型设置为 `CV_8UC1` 或 `CV_8UC3`。 3. 数据读取错误：在读取 `.mat` 文件时，需要确保正确地读取了图像数据。可以使用 MATLAB 或 Python 等工具检查 `.mat` 文件中的数据是否正确。以下是一个示例代码，展示了如何将 `.mat` 文件中的数据转换为图像并保存为 PNG 格式： ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> #include "mat.h" int main() { // load the .mat file MATFile *file = matOpen("image.mat", "r"); mxArray *data = matGetVariable(file, "image_data"); // get the image dimensions const mwSize *dims = mxGetDimensions(data); int rows = (int)dims[0]; int cols = (int)dims[1]; // create a cv::Mat object and copy the data cv::Mat image(rows, cols, CV_64FC3, mxGetData(data)); // convert the image to 8-bit format and save as PNG file cv::Mat output_image; image.convertTo(output_image, CV_8U, 255.0); cv::imwrite("output_image.png", output_image); // release the resources mxDestroyArray(data); matClose(file); return 0; } ``` 在上面的代码中，假设 `.mat` 文件中的数据类型为 `double`，并保存在变量 `image_data` 中。代码将图像数据复制到一个 `cv::Mat` 对象中，并使用 `cv::convertTo()` 函数将其转换为 `CV_8U` 数据类型，范围在 `[0, 255]` 之间。最后，使用 `cv::imwrite()` 函数将图像保存为 PNG 格式的文件。