cv.imwrite写入图片问题（opencv）

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tiaowei9500
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像这样写入图片的话就会报错


但是如果注释掉写入图片的语言，那就可以正常运行：如下



请问这个该怎么办呀
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shaode01
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报错很清楚，cv没有那个函数
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tiaowei9500
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是呀 所以才来问一下
因为书上跟网上的教程都用这个函数（语句）来保存摄像头的图片。。。。。。
为什么不能用了呢？
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tiaowei9500
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已解决 ！！！！！！！
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Ginter_
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既然解决了，解决方法都不想透露出来，那你刚开始问的初衷是什么
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LYY0394
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请问是怎么解决的，能否共享？我也遇到了类似问题，但是一直没找到解决方案，多谢！
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qq_41615583
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您好请问您是怎样解决cv2imwrite出错的问题的，我的也这样，这是我的代码
test.py

# System libs
import os
import datetime
import argparse
from distutils.version import LooseVersion
# Numerical libs
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from scipy.io import loadmat
# Our libs
from dataset import TestDataset
from models import ModelBuilder, SegmentationModule
from utils import colorEncode
from lib.nn import user_scattered_collate, async_copy_to
from lib.utils import as_numpy, mark_volatile
import lib.utils.data as torchdata
import cv2


def visualize_result(data, preds, args):
    colors = loadmat('data/color150.mat')['colors']
    (img, info) = data

    # prediction
    pred_color = colorEncode(preds, colors)

    # aggregate images and save
    im_vis = np.concatenate((img, pred_color),
                            axis=1).astype(np.uint8)

    img_name = info.split('/')[-1]
    cv2.imwrite(os.path.join(args.result,
                img_name.replace('.jpg', '.png')), im_vis)


def test(segmentation_module, loader, args):
    segmentation_module.eval()

    for i, batch_data in enumerate(loader):
        # process data
        batch_data = batch_data[0]
        segSize = (batch_data['img_ori'].shape[0],
                   batch_data['img_ori'].shape[1])

        img_resized_list = batch_data['img_data']

        with torch.no_grad():
            pred = torch.zeros(1, args.num_class, segSize[0], segSize[1])

            for img in img_resized_list:
                feed_dict = batch_data.copy()
                feed_dict['img_data'] = img
                del feed_dict['img_ori']
                del feed_dict['info']
                feed_dict = async_copy_to(feed_dict, args.gpu_id)

                # forward pass
                pred_tmp = segmentation_module(feed_dict, segSize=segSize)
                pred = pred + pred_tmp.cpu() / len(args.imgSize)

            _, preds = torch.max(pred, dim=1)
            preds = as_numpy(preds.squeeze(0))

        # visualization
        visualize_result(
            (batch_data['img_ori'], batch_data['info']),
            preds, args)

        print('[{}] iter {}'
              .format(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), i))


def main(args):
    torch.cuda.set_device(args.gpu_id)

    # Network Builders
    builder = ModelBuilder()
    net_encoder = builder.build_encoder(
        arch=args.arch_encoder,
        fc_dim=args.fc_dim,
        weights=args.weights_encoder)
    net_decoder = builder.build_decoder(
        arch=args.arch_decoder,
        fc_dim=args.fc_dim,
        num_class=args.num_class,
        weights=args.weights_decoder,
        use_softmax=True)

    crit = nn.NLLLoss(ignore_index=-1)

    segmentation_module = SegmentationModule(net_encoder, net_decoder, crit)

    # Dataset and Loader
    list_test = [{'fpath_img': args.test_img}]
    dataset_val = TestDataset(
        list_test, args, max_sample=args.num_val)
    loader_val = torchdata.DataLoader(
        dataset_val,
        batch_size=args.batch_size,
        shuffle=False,
        collate_fn=user_scattered_collate,
        num_workers=5,
        drop_last=True)

    segmentation_module.cuda()

    # Main loop
    test(segmentation_module, loader_val, args)

    print('Inference done!')


if __name__ == '__main__':
    assert LooseVersion(torch.__version__) >= LooseVersion('0.4.0'), \
        'PyTorch>=0.4.0 is required'

    parser = argparse.ArgumentParser()
    # Path related arguments
    parser.add_argument('--test_img', required=True)
    parser.add_argument('--model_path', required=True,
                        help='folder to model path')
    parser.add_argument('--suffix', default='_epoch_20.pth',
                        help="which snapshot to load")

    # Model related arguments
    parser.add_argument('--arch_encoder', default='resnet50_dilated8',
                        help="architecture of net_encoder")
    parser.add_argument('--arch_decoder', default='ppm_bilinear_deepsup',
                        help="architecture of net_decoder")
    parser.add_argument('--fc_dim', default=2048, type=int,
                        help='number of features between encoder and decoder')

    # Data related arguments
    parser.add_argument('--num_val', default=-1, type=int,
                        help='number of images to evalutate')
    parser.add_argument('--num_class', default=150, type=int,
                        help='number of classes')
    parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int,
                        help='batchsize. current only supports 1')
    parser.add_argument('--imgSize', default=[300, 400, 500, 600],
                        nargs='+', type=int,
                        help='list of input image sizes.'
                             'for multiscale testing, e.g. 300 400 500')
    parser.add_argument('--imgMaxSize', default=1000, type=int,
                        help='maximum input image size of long edge')
    parser.add_argument('--padding_constant', default=8, type=int,
                        help='maxmimum downsampling rate of the network')
    parser.add_argument('--segm_downsampling_rate', default=8, type=int,
                        help='downsampling rate of the segmentation label')

    # Misc arguments
    parser.add_argument('--result', default='.',
                        help='folder to output visualization results')
    parser.add_argument('--gpu_id', default=0, type=int,
                        help='gpu_id for evaluation')

    args = parser.parse_args()
    print(args)

    # absolute paths of model weights
    args.weights_encoder = os.path.join(args.model_path,
                                        'encoder' + args.suffix)
    args.weights_decoder = os.path.join(args.model_path,
                                        'decoder' + args.suffix)

    assert os.path.exists(args.weights_encoder) and \
        os.path.exists(args.weights_encoder), 'checkpoint does not exitst!'

    if not os.path.isdir(args.result):
        os.makedirs(args.result)

    main(args)
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您好请问您是怎样解决cv2imwrite出错的问题的，我的也这样，这是我的代码
test.py

# System libs
import os
import datetime
import argparse
from distutils.version import LooseVersion
# Numerical libs
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from scipy.io import loadmat
# Our libs
from dataset import TestDataset
from models import ModelBuilder, SegmentationModule
from utils import colorEncode
from lib.nn import user_scattered_collate, async_copy_to
from lib.utils import as_numpy, mark_volatile
import lib.utils.data as torchdata
import cv2


def visualize_result(data, preds, args):
    colors = loadmat('data/color150.mat')['colors']
    (img, info) = data

    # prediction
    pred_color = colorEncode(preds, colors)

    # aggregate images and save
    im_vis = np.concatenate((img, pred_color),
                            axis=1).astype(np.uint8)

    img_name = info.split('/')[-1]
    cv2.imwrite(os.path.join(args.result,
                img_name.replace('.jpg', '.png')), im_vis)


def test(segmentation_module, loader, args):
    segmentation_module.eval()

    for i, batch_data in enumerate(loader):
        # process data
        batch_data = batch_data[0]
        segSize = (batch_data['img_ori'].shape[0],
                   batch_data['img_ori'].shape[1])

        img_resized_list = batch_data['img_data']

        with torch.no_grad():
            pred = torch.zeros(1, args.num_class, segSize[0], segSize[1])

            for img in img_resized_list:
                feed_dict = batch_data.copy()
                feed_dict['img_data'] = img
                del feed_dict['img_ori']
                del feed_dict['info']
                feed_dict = async_copy_to(feed_dict, args.gpu_id)

                # forward pass
                pred_tmp = segmentation_module(feed_dict, segSize=segSize)
                pred = pred + pred_tmp.cpu() / len(args.imgSize)

            _, preds = torch.max(pred, dim=1)
            preds = as_numpy(preds.squeeze(0))

        # visualization
        visualize_result(
            (batch_data['img_ori'], batch_data['info']),
            preds, args)

        print('[{}] iter {}'
              .format(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), i))


def main(args):
    torch.cuda.set_device(args.gpu_id)

    # Network Builders
    builder = ModelBuilder()
    net_encoder = builder.build_encoder(
        arch=args.arch_encoder,
        fc_dim=args.fc_dim,
        weights=args.weights_encoder)
    net_decoder = builder.build_decoder(
        arch=args.arch_decoder,
        fc_dim=args.fc_dim,
        num_class=args.num_class,
        weights=args.weights_decoder,
        use_softmax=True)

    crit = nn.NLLLoss(ignore_index=-1)

    segmentation_module = SegmentationModule(net_encoder, net_decoder, crit)

    # Dataset and Loader
    list_test = [{'fpath_img': args.test_img}]
    dataset_val = TestDataset(
        list_test, args, max_sample=args.num_val)
    loader_val = torchdata.DataLoader(
        dataset_val,
        batch_size=args.batch_size,
        shuffle=False,
        collate_fn=user_scattered_collate,
        num_workers=5,
        drop_last=True)

    segmentation_module.cuda()

    # Main loop
    test(segmentation_module, loader_val, args)

    print('Inference done!')


if __name__ == '__main__':
    assert LooseVersion(torch.__version__) >= LooseVersion('0.4.0'), \
        'PyTorch>=0.4.0 is required'

    parser = argparse.ArgumentParser()
    # Path related arguments
    parser.add_argument('--test_img', required=True)
    parser.add_argument('--model_path', required=True,
                        help='folder to model path')
    parser.add_argument('--suffix', default='_epoch_20.pth',
                        help="which snapshot to load")

    # Model related arguments
    parser.add_argument('--arch_encoder', default='resnet50_dilated8',
                        help="architecture of net_encoder")
    parser.add_argument('--arch_decoder', default='ppm_bilinear_deepsup',
                        help="architecture of net_decoder")
    parser.add_argument('--fc_dim', default=2048, type=int,
                        help='number of features between encoder and decoder')

    # Data related arguments
    parser.add_argument('--num_val', default=-1, type=int,
                        help='number of images to evalutate')
    parser.add_argument('--num_class', default=150, type=int,
                        help='number of classes')
    parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int,
                        help='batchsize. current only supports 1')
    parser.add_argument('--imgSize', default=[300, 400, 500, 600],
                        nargs='+', type=int,
                        help='list of input image sizes.'
                             'for multiscale testing, e.g. 300 400 500')
    parser.add_argument('--imgMaxSize', default=1000, type=int,
                        help='maximum input image size of long edge')
    parser.add_argument('--padding_constant', default=8, type=int,
                        help='maxmimum downsampling rate of the network')
    parser.add_argument('--segm_downsampling_rate', default=8, type=int,
                        help='downsampling rate of the segmentation label')

    # Misc arguments
    parser.add_argument('--result', default='.',
                        help='folder to output visualization results')
    parser.add_argument('--gpu_id', default=0, type=int,
                        help='gpu_id for evaluation')

    args = parser.parse_args()
    print(args)

    # absolute paths of model weights
    args.weights_encoder = os.path.join(args.model_path,
                                        'encoder' + args.suffix)
    args.weights_decoder = os.path.join(args.model_path,
                                        'decoder' + args.suffix)

    assert os.path.exists(args.weights_encoder) and \
        os.path.exists(args.weights_encoder), 'checkpoint does not exitst!'

    if not os.path.isdir(args.result):
        os.makedirs(args.result)

    main(args)
只看TA 引用 举报 #7得分 0
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qq_41615583
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本版专家分：0
您好请问您是怎样解决cv2imwrite出错的问题的，我的也这样，这是我的代码
test.py

# System libs
import os
import datetime
import argparse
from distutils.version import LooseVersion
# Numerical libs
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from scipy.io import loadmat
# Our libs
from dataset import TestDataset
from models import ModelBuilder, SegmentationModule
from utils import colorEncode
from lib.nn import user_scattered_collate, async_copy_to
from lib.utils import as_numpy, mark_volatile
import lib.utils.data as torchdata
import cv2


def visualize_result(data, preds, args):
    colors = loadmat('data/color150.mat')['colors']
    (img, info) = data

    # prediction
    pred_color = colorEncode(preds, colors)

    # aggregate images and save
    im_vis = np.concatenate((img, pred_color),
                            axis=1).astype(np.uint8)

    img_name = info.split('/')[-1]
    cv2.imwrite(os.path.join(args.result,
                img_name.replace('.jpg', '.png')), im_vis)


def test(segmentation_module, loader, args):
    segmentation_module.eval()

    for i, batch_data in enumerate(loader):
        # process data
        batch_data = batch_data[0]
        segSize = (batch_data['img_ori'].shape[0],
                   batch_data['img_ori'].shape[1])

        img_resized_list = batch_data['img_data']

        with torch.no_grad():
            pred = torch.zeros(1, args.num_class, segSize[0], segSize[1])

            for img in img_resized_list:
                feed_dict = batch_data.copy()
                feed_dict['img_data'] = img
                del feed_dict['img_ori']
                del feed_dict['info']
                feed_dict = async_copy_to(feed_dict, args.gpu_id)

                # forward pass
                pred_tmp = segmentation_module(feed_dict, segSize=segSize)
                pred = pred + pred_tmp.cpu() / len(args.imgSize)

            _, preds = torch.max(pred, dim=1)
            preds = as_numpy(preds.squeeze(0))

        # visualization
        visualize_result(
            (batch_data['img_ori'], batch_data['info']),
            preds, args)

        print('[{}] iter {}'
              .format(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), i))


def main(args):
    torch.cuda.set_device(args.gpu_id)

    # Network Builders
    builder = ModelBuilder()
    net_encoder = builder.build_encoder(
        arch=args.arch_encoder,
        fc_dim=args.fc_dim,
        weights=args.weights_encoder)
    net_decoder = builder.build_decoder(
        arch=args.arch_decoder,
        fc_dim=args.fc_dim,
        num_class=args.num_class,
        weights=args.weights_decoder,
        use_softmax=True)

    crit = nn.NLLLoss(ignore_index=-1)

    segmentation_module = SegmentationModule(net_encoder, net_decoder, crit)

    # Dataset and Loader
    list_test = [{'fpath_img': args.test_img}]
    dataset_val = TestDataset(
        list_test, args, max_sample=args.num_val)
    loader_val = torchdata.DataLoader(
        dataset_val,
        batch_size=args.batch_size,
        shuffle=False,
        collate_fn=user_scattered_collate,
        num_workers=5,
        drop_last=True)

    segmentation_module.cuda()

    # Main loop
    test(segmentation_module, loader_val, args)

    print('Inference done!')


if __name__ == '__main__':
    assert LooseVersion(torch.__version__) >= LooseVersion('0.4.0'), \
        'PyTorch>=0.4.0 is required'

    parser = argparse.ArgumentParser()
    # Path related arguments
    parser.add_argument('--test_img', required=True)
    parser.add_argument('--model_path', required=True,
                        help='folder to model path')
    parser.add_argument('--suffix', default='_epoch_20.pth',
                        help="which snapshot to load")

    # Model related arguments
    parser.add_argument('--arch_encoder', default='resnet50_dilated8',
                        help="architecture of net_encoder")
    parser.add_argument('--arch_decoder', default='ppm_bilinear_deepsup',
                        help="architecture of net_decoder")
    parser.add_argument('--fc_dim', default=2048, type=int,
                        help='number of features between encoder and decoder')

    # Data related arguments
    parser.add_argument('--num_val', default=-1, type=int,
                        help='number of images to evalutate')
    parser.add_argument('--num_class', default=150, type=int,
                        help='number of classes')
    parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int,
                        help='batchsize. current only supports 1')
    parser.add_argument('--imgSize', default=[300, 400, 500, 600],
                        nargs='+', type=int,
                        help='list of input image sizes.'
                             'for multiscale testing, e.g. 300 400 500')
    parser.add_argument('--imgMaxSize', default=1000, type=int,
                        help='maximum input image size of long edge')
    parser.add_argument('--padding_constant', default=8, type=int,
                        help='maxmimum downsampling rate of the network')
    parser.add_argument('--segm_downsampling_rate', default=8, type=int,
                        help='downsampling rate of the segmentation label')

    # Misc arguments
    parser.add_argument('--result', default='.',
                        help='folder to output visualization results')
    parser.add_argument('--gpu_id', default=0, type=int,
                        help='gpu_id for evaluation')

    args = parser.parse_args()
    print(args)

    # absolute paths of model weights
    args.weights_encoder = os.path.join(args.model_path,
                                        'encoder' + args.suffix)
    args.weights_decoder = os.path.join(args.model_path,
                                        'decoder' + args.suffix)

    assert os.path.exists(args.weights_encoder) and \
        os.path.exists(args.weights_encoder), 'checkpoint does not exitst!'

    if not os.path.isdir(args.result):
        os.makedirs(args.result)

    main(args)
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cv.imwrite写入图片模糊、马赛克！

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opencv 目前写入的图片只支持如下格式： JPEG：压缩质量 ( CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY )，从0到100（数值越高质量越好），默认值为95。 PNG：compression level ( CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION ) 从0到9。 数值越高，...

opencv中的cv2.imwrite()不报错，但却保存不上图片是什么原因？

可以在 cv2.imwrite() 语句之前加一个检查路径的语句，如下： if not os.path.exists(path): os.makedirs(path) 即判断要保存的文件夹是否存在，若不存在就创建该文件夹。 原因2: 保存路径不能有中文，这点...

opencv用函数cv2.imwrite 保存的图像为黑色

在实践过程中涉及到用opencv保存图像，但是保存下来的图像是全黑的，但是用matplot.pyplot显示却是正常的。 解决办法：将其换成uint8格式就能正常显示保存了 noise_img_norm = cv2.normalize(noise_img, None, 0, ...

为什么cv2.imwrite未保存图片至指定文件夹，目的是按照已有标签信息提取图片？

``` import cv2 import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' ... img= cv2.imread(r'E:\MMW\test_set\test1\%s' %(line_array[0])) ... cv2.imwrite(filename, img) file.close() ```

opencv图片显示正常，从cv2.imwrite()保存就是全黑的

之前做区域生长裂纹提取的时候，图片显示正常，但是保存的时候都是全黑的，太蠢了，记录一下。 其实就是image的数值本应在0-255，但是在保存时的...cv2.imwrite('ROICutimg/out2.jpg',img1*255) 这样就解决了。 ...

opencv cv2.imread() cv2.imwrite()

from cv2 import cv2 img = cv2.imread('2.jpg') cv2.imwrite('2.png',img) imread() 就是读取传入参数对应图片的数据 imwrite() 就是把数据写入目标文件中

cv2.imwrite保存的图片是黑色的

但是使用cv2.imwrite保存的图像是黑色的，cv2.imshow显示的图像是可见的。 保存的图像： 显示的图像： 原版代码： cv2.imwrite('fe.jpg', gen) cv2.imshow('sh', gen) cv2.waitKey(0) 修改代码： cv2.imwrite('fe...

解决 OpenCV cv2.imread()、cv2.imwrite()函数无法读取、写入以中文命名的图像文件及含有中文路径的图像...

 OpenCV 函数cv2.imread()、cv2.imwrite()在读取含有中文路径及以中文命名的文件时，会报错，主要原因是因为cv2.imread()、cv2.imwrite()不支持中文。 3、代码及出错代码： import cv2 img = cv2.imread(r"...

opencv的cv2.imwrite()函数写图像之后，再次读取，其像素值不相等的bug

opencv的cv2.imwrite()函数写图像之后，再次读取，其像素值不相等的bug 1. 今天刚发现的一个小bug： 用opencv的imread()函数读取一张图像之后，将其保存为’.jpeg’后缀的图像，然后再次读取刚刚保存的图像，会...

[opencv]解决opencv中使用cv2.imwrite()不报错，但却保存不上图片的原因？亲测实用，转载

但令人没想到的是，最后使用cv2.imwrite()，将读取到的图片写入到文件夹中时，不报错，但却没有输出。 话不多说，以下是本人发现的2篇好文章，对我帮助很大 1.解决opencv中的cv2.imwrite()不报错，但却保存不上图片...

python3下使用cv2.imwrite存储图片名含有中文字符的图片

python3中直接用cv2.imwrite方法的话，在图片名中出现乱码，查资料，折腾了好久，发现如下解决方法。代码如下if i % frame_interval == 0: imagename = '{}_{}_{:0>6d}.jpg'.format(video_prefix, filename....

opencv_python使用cv2.imread()读取中文路径，cv2.imwrite()把图片写入中文路径。修正imread,imwrite不能...

opencv_python使用cv2.imread()读取中文路径，cv2.imwrite()把图片写入中文路径 定义函数： cv2_imread(path)代替cv2.imread() cv2_imwrite(path,img)代替cv2.imwrite() import cv2 import numpy as np #cv2...

python opencv imwrite()方法 cv :: ImwriteFlags （写入图片、保存图片）

def imwrite(filename, img, params=None): # real signature unknown; restored from __doc__ """ imwrite(filename, img[, params]) -> retval . @brief Saves an image to a spec...

cv2.imshow()和cv2.imwrite()显示出来的图像不一致解决方案

cv2.imshow()和cv2.imwrite()显示出来的图像不一致解决方案 cv2.imwrite("picture/data.png",data, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) cv2.imshow("tux", intdata) 同样单通道二维数据，cv2.imwrite()显示的...

让cv2.imwrite吐露保存失败的心声

我们常常使用cv2.imwrite来进行图片的存档,但是我们有时候发现程序跑完了,图片文件夹还是空空如也,十分坑爹,所以我们需要了解它的工作状态. 在使用IPython debug的时候,我发现imwrite其实是返回一个True或者是False...

关于opencv-python函数imwrite路径参数的讨论

所以我吸取了教训，在工作目录下新建一文件夹，并把路径该为该文件夹路径，并让图片写入这个路径下，于是成功了。 总结：路径参数要写已建文件夹的绝对路径。 因为我是小白，所以我只是把这个事...

OpenCV输出图像到文件：imwrite()函数。在OpenCV中生成一幅png图片，并写入当前工程目录

关于VS下OpenCV的配置。可见如下链接： OpenCV的安装与实现VS环境设置 在OpenCV中，输入图像...CV_EXPORTS_W bool imwrite( const String& filename, InputArray img, const std::vector<int>& p...

成功解决cv2.imwrite(filename, img)代码输出中文文件乱码的问题(cv2.imencode方法解决)

成功解决cv2.imwrite(filename, img)代码输出中文文件乱码的问题(cv2.imencode方法解决) 目录 解决问题 解决思路 1、从网络读取图像数据并转换成图片格式 2、将图片编码到缓存，并保存到本地 解决方法 ...

cv2中imread和imwrite读取和保存图片含中文路径问题解决

img = cv2.imread("含有中文路径的图片.jpg") 正确使用 img = cv2.imdecode(np.fromfile("含有中文路径的图片.jpg",dtype=np.uint8),-1) 对应代码中的-1参数： cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1): 顾名思义，读入完整...

OpenCV之imwrite()等基本操作

参考：Opencv之imwrite()函数的用处 imwrite()函数用来保存图片     opencv3中的imwrite函数是用来输出图像到文件，其声明如下： CV_EXPORTS_W bool imwrite( const String&amp; filename, InputArray ...

opencv读取，显示，写入图片（关于imwrite函数）

OpenCV学习笔记（一）：读取、显示、保存图片 OpenCV中最基本的操作：读取、显示、...OpenCV2.0版本引入与Matlab命令相同的函数，imread、imshow、imwrite，获取图片更将方便。 读取文件 imread 1Mat imrea

Python-OpenCV:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()

为什么使用Python-OpenCV 虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8...

OpenCV学习笔记（八）：OpenCV使用imwrite保存4通道图片（仅对png有效）

转载OpenCV官方文档中imwrite函数的说明...https://www.docs.opencv.org/2.4.13/modules/highgui/doc/reading_and_writing_images_and_video.html?highlight=imwrite#imwrite 内容     Saves an image to a s...

cv.imwrite 写入图片不成功（python+opencv）

使用opencv连续保存多张图片到指定文件夹

使用opencv保存多张图片存，命名以数字递增，例如1.jpg 、2.jpg ....... Img_Name = "./eds/copyimages/" + str(i)+ ".jpg" 前面一部分是要存的图片路径，根据自己需要改，str(i) 是把数字转成字符串 ，i 写一幅...

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