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PythonOpenCvモジュールを使用して画像を読み取る


OpenCvモジュールでは、関数cv2.imread()を使用して画像を読み取ることができます。画像パスを入力するときは、画像が作業ディレクトリにあるか、画像のフルパスを指定する必要があります。

cv2.IMREAD_COLOR-この関数はカラー画像をロードし、画像の透明度は無視されます。これはデフォルトのフラグです。

cv2.IMREAD_GRAYSCALE-この関数は、画像をグレースケールモードでロードします

cv2.IMREAD_UNCHANGED-この関数は、アルファチャネルを含む画像自体をロードします

ソース画像

<中央> PythonOpenCvモジュールを使用して画像を読み取る

import numpy as np
import cv2
my_img = cv2.imread('C:/Users/TP/Desktop/poor/poverty_india.jpg', 0)
cv2.imshow('image', my_img)
k = cv2.waitKey(0) & 0xFF
# wait for ESC key to exit
if k == 27:
   cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'):
   cv2.imwrite('C:/Users/TP/Desktop/poor/poverty_india_gray.jpg',my_img)
   cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
my_img = cv2.imread('C:/Users/TP/Desktop/poor/poverty_india.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image', my_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryAllWindows()

出力

<中央> PythonOpenCvモジュールを使用して画像を読み取る
  1. PythonOpenCvモジュールを使用したヒストグラムの等化

    これは、画像のヒストグラムを使用してコントラスト調整を行う画像処理の方法です。 実際、この方法は通常、多くの画像のグローバルコントラストを増加させます。特に、画像の使用可能なデータが近いコントラスト値で表される場合、この調整により、強度をヒストグラム上でより適切に分散でき、ローカルコントラストの低い領域が可能になります。より高いコントラストを得る。 OpenCVにはこれを行う関数cv2.equalizeHist()があり、その入力は単なるグレースケール画像であり、出力はヒストグラム均等化された画像です。 この手法は、画像のヒストグラムが特定の領域に限定されている場合に適しています。強度の

  2. PythonOpenCvモジュールを使用して画像に幾何学的形状を描画します

    OpenCVの基本的な操作は、画像を描画することです。線、円、長方形などのさまざまな幾何学的形状を追加する機能。 多くの場合、画像分析を使用して、画像の一部を強調表示する必要があります。たとえば、その部分を定義する長方形を追加します。また、例として、何かを示す矢印。 cv2.line()-この関数は、画像に線を引くために使用されます。 cv2.rectangle()-この関数は、画像に長方形を描画するために使用されます。 cv2.circle()-この関数は、画像に円を描くために使用されます。 cv2.putText()-この関数は、画像にテキストを書き込むために使用されます。 c