下面小编就为大家带来一篇python使用opencv读取图片的实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

安装好环境后，开始了第一个Hello word 例子，如何读取图片，保存图品 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片代码 img = cv2.imread('test.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #IMREAD_COLOR = 1 #IMREAD_UNCHANGED = -1 #展示图片 cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2

tif图片的编码格式一般是16bit的，在使用python-opencv读取tif文件时，为了保留其编码格式，我们需要用以下的方式： import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('demo.tif', -1) print(img.dtype) 输出结果为：uint16 对于opencv中imread函数最后的参数解释如下： 当参数>0时，opencv读取的是3通道的彩色图（灰度图也会被默认转化成彩色图），编码格式会转化成8bit 当参数

本文实例为大家分享了python实现udp传输图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先要了解UDP的工作模式 对于服务器，首先绑定IP和端口，本机测试的时候可以使用127.0.0.1是本机的专有IP，端口号 大于1024的是自定义的，所以用大于1024的端口号，然后接收客户端数据，处理，返回 对于客户端，UDP不用建立连接，只管发送不管接收到没有，所以可以直接对服务器的IP地址和端口号发送信息，然后等待应答。 注意传输的数据是二进制流数据，所以要找方法把需要传输的数据编码成二进制码流，传

前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。 下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸。 代码实现： # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" impo