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opencv - 如何将图像文件堆叠到一个文件中以及如何调整黑白图像的大小

问题描述

在这里我的图像看起来像这样输入图像描述在这里 我试图将图像文件堆叠到一个文件中，并调整黑白图像的大小 1000X1000。但我没有得到，我有大小为 600X400 的图像，但我需要它到 1000 像素大小，请帮助我怎么做。这里我的图片加载：

 import cv2
    import glob
    img= [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack1/*jpg')]
img2= [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack2/*jpg')]
img3= [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack3/*jpg')]
img4= [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack4/*jpg')]

在这里，我将所有图像放入一个列表中：

img=img1+img2+img3+img4

在这里我调整图像大小：

im_g=cv2.resize(img,(1000,1000))
--------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-69-56a6794f0ec5> in <module>()
----> 1 im_g=cv2.resize(img,(1000,1000))

TypeError: src is not a numpy array, neither a scalar

标签： opencvimage-processingdeep-learningcomputer-visioncv2

解决方案

在您的代码中，img1、img2、img3、img4 是列表。当您使用 + 运算符时，它们以列表方式堆叠。

例如，每个文件夹（stack1，stack2，...）中有N张大小为（h，w）的图像，img1的形状为（N，h，w）。但是img1+img2的形状是(2N,h,w)。请改用 numpy 数组。

import cv2
import glob
import numpy as np

img1 = np.array([cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack1/*jpg')])
img2 = np.array([cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack2/*jpg')])
img3 = np.array([cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack3/*jpg')])
img4 = np.array([cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack4/*jpg')])

imgs = list(img1+img2+img3+img4)

for img in imgs:
    im_g = cv2.resize(img,(1000,1000))

文件夹中有多少个文件（stack1、stack2、...）？在您使用 glob 的方式中，结果将是多个文件。您必须再添加一个在文件夹中堆叠文件的步骤。

如果想要的结果只有一个文件，试试这个。

import cv2
import glob
import numpy as np

img1 = [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack1/*jpg')]
img2 = [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack2/*jpg')]
img3 = [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack3/*jpg')]
img4 = [cv2.imread(file) for file in glob.glob('C:/Users/NanduCn/jupter1/deepl/challenges-master/ML/stack4/*jpg')]

imgs = (img1+img2+img3+img4)
stacked_img = np.array(img1[0])
for img in imgs[1:]:
    stacked_img += np.array(img)
im_g = cv2.resize(stacked_img,(1000,1000))

注意：您可能希望标准化（平均）堆叠图像的值。

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