cv2.imread(filename,flags)

• filename：圖片的絕對(duì)路徑和相對(duì)路徑
• flags：圖片色彩信息，有6個(gè)等級(jí)，分別為-1,0,1,2,3,4

import matplotlib.pyplot as plt import cv2img = cv2.imread('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/labelimg.png',-1) plt.subplot(3,2,1) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.title('flag = -1')img_0 = cv2.imread(filename='/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/labelimg.png',flags=0) plt.subplot(3,2,2) plt.imshow(img_0) plt.axis('off') plt.title('flag = 0')img_1 = cv2.imread('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/labelimg.png',1) plt.subplot(3,2,3) plt.imshow(img_1) plt.axis('off') plt.title('flag = 1')img_2 = cv2.imread('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/labelimg.png',2) plt.subplot(3,2,4) plt.imshow(img_2) plt.axis('off') plt.title('flag = 2')img_3 = cv2.imread('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/labelimg.png',3) plt.subplot(3,2,5) plt.imshow(img_3) plt.axis('off') plt.title('flag = 3')img_4 = cv2.imread('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/labelimg.png',4) plt.subplot(3,2,6) plt.imshow(img_4) plt.axis('off') plt.title('flag = 4') plt.show()

最后輸出的圖像如下：

try……except……

以下內(nèi)容轉(zhuǎn)載于點(diǎn)擊查看原文
try except 語(yǔ)句的執(zhí)行流程如下：
首先執(zhí)行 try 中的代碼塊，如果執(zhí)行過程中出現(xiàn)異常，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)異常類型，并將該異常提交給 Python 解釋器，此過程稱為捕獲異常。
當(dāng) Python 解釋器收到異常對(duì)象時(shí)，會(huì)尋找能處理該異常對(duì)象的 except 塊，如果找到合適的 except 塊，則把該異常對(duì)象交給該 except 塊處理，這個(gè)過程被稱為處理異常。如果 Python 解釋器找不到處理異常的 except 塊，則程序運(yùn)行終止，Python 解釋器也將退出。
舉例如下：

try:a = int(input("輸入被除數(shù)："))b = int(input("輸入除數(shù)："))c = a / bprint("您輸入的兩個(gè)數(shù)相除的結(jié)果是：", c ) except (ValueError, ArithmeticError):print("程序發(fā)生了數(shù)字格式異常、算術(shù)異常之一") except :print("未知異常") print("程序繼續(xù)運(yùn)行")

文件讀取

接下來的內(nèi)容主要區(qū)分read\readlines\readline三者之間的不同。

print(open('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/read.txt').read()) print(open('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/read.txt').readlines()) print(open('/Users/fariy/Desktop/deeplearning/bowen/read.txt').readline())

注：read()：將文本當(dāng)做一個(gè)字符串
readlines()：在文檔每一行后面加一個(gè)/n，再分別存儲(chǔ)在列表里
readline()：讀取第一行，readline(5)：讀取5個(gè)字符。但是每一行都加了/n

while True:data = f.readline()if data == '':breakprint(data)

cv2.imwrite()

將圖像保存到指定的路徑中

retval = cv2.imwrite(filename, img [, paras])

retval為false時(shí)，保存失敗。

注意當(dāng)路徑為中文或有空格時(shí)，會(huì)保存失敗，但不會(huì)提示。

enumerate

enumerate() 函數(shù)用于將一個(gè)可遍歷的數(shù)據(jù)對(duì)象(如列表、元組或字符串)組合為一個(gè)索引序列，同時(shí)列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo)，一般用在 for 循環(huán)當(dāng)中。（轉(zhuǎn)載至菜鳥教程）

seq = ['one', 'two', 'three'] for i, element in enumerate(seq):print (i, element)

cv2.rectangle

cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness, lineType, shift )

參數(shù)順序依次為圖片、左上角坐標(biāo)，右下角坐標(biāo)，線的顏色，框的粗細(xì)

cv.putText

cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3)

參數(shù)順序?yàn)?#xff1a;圖片，添加的文字，左上角坐標(biāo)，字體，字體大小，顏色，字體粗細(xì)

plt.subplots()

fig,aix = plt.subplots()

fig.gca() #獲取當(dāng)前級(jí)軸

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像标注（Python版的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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