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python机器视觉文件路径

时间: 2025-01-13 20:00:40 浏览: 44

### Python 机器视觉中的文件路径处理在构建Python机器视觉应用程序时，正确管理文件路径对于确保程序能够访问必要的资源至关重要。这不仅涉及到图像文件的位置指定，还包括保存处理后的图像或其他数据。 #### 使用 `os` 和 `pathlib` 模块处理文件路径为了使代码更具可移植性和健壮性，推荐使用标准库中的模块来操作文件路径。`os.path` 提供了一系列用于处理文件路径的功能；而较新的 `pathlib.Path` 则提供了一种面向对象的方法来进行相同的操作[^2]。 ```python import os from pathlib import Path # 获取当前工作目录并创建一个新的子目录用来存储图片 current_dir = os.getcwd() image_folder = os.path.join(current_dir, "images") if not os.path.exists(image_folder): os.makedirs(image_folder) # 或者使用更现代的方式 base_path = Path.cwd() / "images" base_path.mkdir(exist_ok=True) ``` #### 加载和保存图像时的路径设置当加载或保存图像时，可以利用上述定义好的路径变量作为参数传递给相应的函数。例如，在OpenCV中读取一张本地磁盘上的图片： ```python import cv2 img_path = base_path / "example.jpg" # 构建完整的文件路径 image = cv2.imread(str(img_path)) # 将Path对象转换成字符串形式传入imread() cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 如果要将经过某些变换后的图像再次存回硬盘，则同样需要指明目标位置： ```python output_img_path = base_path / f"{filename}_processed.png" cv2.imwrite(str(output_img_path), processed_image) ``` 以上展示了如何安全有效地处理不同操作系统之间的路径差异，并保持良好的编码习惯以提高项目的维护性[^3]。

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