Вот как легко читать и отображать изображения

2 декабря 2022 г.

Так что ОТКРЫВАЙТЕ резюме, ХА!

Да! Почему бы и нет!!

Хорошо, тогда.

Поскольку работа с изображениями становится все более популярной, мы собираемся углубиться в эту область, начав с основ и начав с библиотеки OPEN CV. Это позволяет нам делать с изображениями все, что мы можем себе представить.

В сегодняшней статье мы рассмотрим 2 функции Open Cv: imread и imshow; которые делают то, что предполагает их название.

imread используется для чтения изображения, а imshow используется для отображения изображений с использованием открытого резюме.

Давайте сначала импортируем нужную нам библиотеку.

import opencv as cv2

Теперь давайте исследуем сегодняшние джунгли открытого резюме и найдем значение и работу двух 👑s этих джунглей.

`imread()`

Итак, эта функция используется для чтения изображения, если путь к изображению правильный 🤣.

im = cv2.imread("path to the image")

Мы должны знать, что изображение читается -

он читается в цветовом формате BGR, а не в формате RGB.

2. За каждым изображением стоит набор пикселей, поэтому, если мы напечатаем im, мы получим массив NumPy.

image is just a set of pixels

Если мы хотим отобразить изображение, а не массив nd, мы должны использовать функцию imshow, а не функцию печати.

Что он делает, так это считывает значения пикселей и отображает их на основе цветового канала изображения.

cv2.imshow("window name", image)

image — это массив numpy nd, а «имя окна» — любое произвольное имя окна, которое появляется для отображения изображений.< /p>

Заключение

Итак, вот как легко читать, а затем отображать изображения с помощью открытого резюме. Надеюсь, вы поняли эти концепции.

Спасибо за прочтение и увидимся в следующем посте

Оригинал

Вот как легко читать и отображать изображения

`imread()`

Заключение

Recent Post

Что самое худшее, что может случиться? Эти ошибки в безопасности почти показали мне

Окончательное руководство по узлам блокчейна: что это такое и как это работает?

Основы кибербезопасности для стартапов: 8 инструментов для безопасного масштабирования (и избежать нарушения)

Docker быстр - пока это не станет: как я сокращаю размер изображения на 80%

Как использовать DiffAE, чтобы ваши друзья выглядели лысыми, счастливыми, молодыми, старыми и всем остальным, что вы хотите

Categories