python cv2.imshow同一窗口显示图片

时间: 2023-08-30 15:04:09 浏览: 384
要在同一窗口显示多个图片，可以使用cv2.imshow()和cv2.waitKey()，以及cv2.namedWindow()函数。 示例代码： ``` python import cv2 # 创建窗口 cv2.namedWindow("Images", cv2.WINDOW_NORMAL) # 读取图片 img1 = cv2.imread("image1.jpg") img2 = cv2.imread("image2.jpg") # 在同一窗口中显示图片 cv2.imshow("Images", img1) cv2.waitKey(0) cv2.imshow("Images", img2) cv2.waitKey(0) # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的代码中，我们首先使用cv2.namedWindow()函数创建一个名为“Images”的窗口。然后我们读取两张图片，img1和img2，使用cv2.imshow()函数将它们分别显示在同一窗口中。cv2.waitKey(0)函数等待用户按下任意键继续执行下一步操作。最后，我们使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭窗口。
相关问题

cv2.imshow显示两张图片

在Python中使用OpenCV库的`cv2.imshow`函数可以显示多张图片，但需要注意的是，每次调用`cv2.imshow`只能显示一张图片，如果想要在同一窗口中显示多张图片，则需要在显示每张图片之前调用`cv2.resizeWindow`来调整窗口大小，或者使用`cv2.CascadeClassifier`、`cv2.HoughCircles`等函数分别处理和显示不同的图片内容。 具体来说，如果你想在一个窗口中并排显示两张图片，可以这样做： 1. 首先，使用`cv2.resizeWindow`来设置窗口的大小。 2. 然后，分别使用`cv2.imshow`函数显示每张图片。 下面是一个简单的示例代码： ```python import cv2 # 读取两张图片 image1 = cv2.imread('image1.jpg') image2 = cv2.imread('image2.jpg') # 设置窗口大小 cv2.namedWindow('Images', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow('Images', image1.shape[1]+image2.shape[1], max(image1.shape[0], image2.shape[0])) # 显示第一张图片 cv2.imshow('Images', image1) cv2.waitKey(0) # 等待按键 # 移动窗口中的画布，为第二张图片腾出空间 cv2.moveWindow('Images', 0, 0) # 显示第二张图片 cv2.imshow('Images', image2) cv2.waitKey(0) # 等待按键 # 关闭显示窗口 cv2.destroyAllWindows() ```

cv2.imshow子图

### 使用 `cv2.imshow` 显示多个子图 在 OpenCV 中，`cv2.imshow` 函数用于显示单个窗口中的图像。然而，该函数并不支持直接创建多子图布局。为了实现这一目标，可以采用两种主要方法： #### 方法一：使用多个独立窗口 通过调用多次 `cv2.imshow` 来分别展示不同图像，每个图像对应一个单独的窗口。 ```python import cv2 # 读取并处理图像 origineImage = cv2.imread('./pic/6.jpeg') gray_image = cv2.cvtColor(origineImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建两个不同的窗口来显示原图和灰度图 cv2.namedWindow('Original Image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.namedWindow('Gray Image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', origineImage) cv2.imshow('Gray Image', gray_image) # 等待按键事件关闭所有打开的窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这种方法简单易行，但是管理多个窗口可能不太方便[^1]。 #### 方法二：利用第三方库 Matplotlib 实现更灵活的绘图功能 Matplotlib 提供了更加丰富的图形绘制能力，允许在一个画布上布置多个子图区域。对于希望在同一界面内比较多种图像的情况尤为适用。 ```python from matplotlib import pyplot as plt import cv2 def show_images(images_titles): """Display multiple images with titles.""" n = len(images_titles) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) for i in range(n): ax = fig.add_subplot(1, n, i + 1) title, image_path = images_titles[i] # Read and convert color space if necessary img_bgr = cv2.imread(image_path) img_rgb = img_bgr[:, :, ::-1] # Convert BGR to RGB ax.set_title(title) ax.axis("off") ax.imshow(img_rgb) plt.show() images_and_titles = [ ('Original Image', './pic/6.jpeg'), ('Grayscale Image', './pic/gray.jpg') ] show_images(images_and_titles) ``` 此代码片段展示了如何借助 Matplotlib 的 subplot 功能，在同一张图表里排列两张或多张图片，并附带相应的标题说明[^3]。
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今天小编就为大家分享一篇Python 多个图同时在不同窗口显示的实现方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

import numpy import cv2 img=cv2.imread() cv2.imshow

根据提供的引用内容，cv2.imshow()函数用于在窗口中显示图像。该函数需要两个参数：第一个参数是窗口名称，第二个参数是要显示的图像。在显示图像之后，cv2.waitKey()函数等待用户按下键盘上的任意键。如果没有...

import argparse import cv2 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("path_image", help="path to input image to be displayed") args = parser.parse_args() image = cv2.imread(args.path_image) args = vars(parser.parse_args()) image2 = cv2.imread(args["path_image"]) cv2.imshow("loaded image", image) cv2.imshow("loaded image2", image2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 解释上述代码

另外，代码中两次调用cv2.imshow显示同一张图片，可能是因为用户误操作或者想测试不同的参数访问方式。但实际效果可能显示两次相同的图像，或者如果两次解析的参数不同，可能会有不同的结果，但这种情况不太可能，...

cv2.imshow("frame", frame) cv2.error: Unknown C++ exception from OpenCV code

当遇到 cv2.imshow 函数引发的未知 C++ 异常时，通常是因为环境配置或者特定版本中的 bug 所致。一种常见的情况是在某些 Windows 版本上使用 OpenCV 的高版本可能会触发此类异常[^3]。 另一种可能性在于图形驱动...

在pycharm2023中编码实验空间分辨率变化效果，具体要求如下：读入一副RGB图像，变换成灰度图像，保证灰度级不变，将图像采样间隔分别设置为2i（i=0,1…7）.并在同一窗口内分成2行4列共8个子窗口分别显示，注上文字标题。用到以下函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码。

img = cv2.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg", 0) # 定义子图的行数和列数 rows = 2 cols = 4 # 定义采样间隔的列表 intervals = [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128] # ...

import cv2 import numpy as np 打开两个视频文件p video1 = cv2.VideoCapture(‘/home/huangs/0021_LandmarkOccu/pths/20250228ALandmarkOccuTrainV4_Models104_data_occV104/epoch-19cammkps.mp4’) video2 = cv2.VideoCapture(‘/home/huangs/0021_LandmarkOccu/pths/20250228BLandmarkOccuTrainV4_Models104_data_occV104/epoch-19cammkps.mp4’) 检查视频是否成功打开p if not video1.isOpened() or not video2.isOpened(): print(“Error: Could not open video(s)”) exit(0) frame_display_time = 200 paused = False 循环直到视频的结尾 while True: # 从第一个视频中读取一帧 ret1, frame1 = video1.read() if not ret1: break # 从第二个视频中读取一帧 ret2, frame2 = video2.read() if not ret2: break if paused: cv2.waitKey(10) else: # 显示视频帧 # 显示两个帧 cv2.namedWindow(‘frame1’, cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow(‘frame1’, frame1) cv2.namedWindow(‘frame2’, cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow(‘frame2’, frame2) # 检测按键 key = cv2.waitKey(frame_display_time) & 0xFF if key == ord(‘p’): # 按’p’键暂停 paused = not paused elif key == ord(‘q’): # 按’q’键退出 break 释放视频对象 video1.release() video2.release() 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows()希望在查看视频时候可以加速,在这段代码上修改

cv2.imshow('frame2', frame2) # 计算等待时间 wait_time = 10 if paused else frame_display_time # 检测按键 key = cv2.waitKey(wait_time) & 0xFF if key == ord('p'): paused = not paused elif key ...
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在同一窗口中显示多张图片的opencv2.1+vs2008实现

2. cv::imshow：将图像显示在指定的窗口中。 3. cv::Mat：OpenCV中用于存储图像信息的数据结构。 4. cv::Rect：定义一个矩形区域，可能用于在大图中划定显示小图的位置。 5. 回调函数：用户可以通过定义回调...

我原本有个注册人脸的python代码，现在需要从摄像头获取图片和控制台获取姓名，修改为从传参获取姓名name和新参数id，图片则由传参url这个网络图片地址获取。修改下面代码，并给我完整的修改后的代码：# === face_register.py === import cv2 import face_recognition import json from face_utils import load_face_data def register_face(id,name,url): known_encodings, known_names = load_face_data(“face_data.json”) cap = cv2.VideoCapture(0) print(“请输入中文姓名：”) name = input().strip() while True: ret, frame = cap.read() rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imshow('Registration', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) if len(face_locations) > 0: encoding = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)[0] known_encodings.append(encoding.tolist()) known_names.append(name) data = { "encodings": known_encodings, "names": known_names } with open("face_data.json", "w") as f: json.dump(data, f) print(f"{name} 注册成功！") break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if name == “main”: register_face()

3. 删除与摄像头相关的代码，比如VideoCapture、循环读取帧、显示窗口等，因为现在图片是从url获取，不需要实时捕获。 4. 处理从url下载图片的过程，并检测其中的人脸编码。原来的代码是在按下q键时捕获当前帧并...

我想在pycharm2023版中用Python编码读入一副RGB图像，变换成灰度图像，保证灰度级不变，将图像采样间隔分别设置为2i（i=0,1…7）.并在同一窗口内分成2行4列共8个子窗口分别显示，注上文字标题，示例图像的文件地址为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码

cv2.imshow(window_title, img_resized) cv2.waitKey(0) # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 我已经按照您的要求编写了一个程序，您可以直接复制到您的PyCharm中以运行它。注意要将文件路径"C:\\Users\\...

读入一副RGB图像，变换成灰度图像，保证灰度级不变，将图像采样间隔分别设置为2i（i=0,1…7）.并在同一窗口内分成2行4列共8个子窗口分别显示，注上文字标题

然后，我们使用resize()方法对图像进行采样间隔为2^i的缩小和放大操作，并使用imshow()方法在同一窗口内分成2行4列共8个子窗口分别显示缩小和放大后的图像，并使用moveWindow()方法移动每个子窗口的位置，最后...

我要用Python在pycharm2023中编码，要求它能实现以下功能：实现图像灰度值反转实验，用程序实验空间分辨率变化效果:读入一副RGB图像，变换成灰度图像，保证灰度级不变，将图像采样间隔分别设置为2i（i=0,1…7）.并在同一窗口内分成2行4列共8个子窗口分别显示，注上文字标题;采用图像幂次变换实现灰度变换增强图像：对一幅图像进行灰度变换，实现图像变亮、变暗效果；实现直方图均衡化，并比较前后两幅图片的灰度直方图。求完整代码。

plt.subplot(248), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_power2, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Gamma=2') # 实现直方图均衡化 img_eq = histogram_equalization(img) plt.subplot(245), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, ...

读取一幅图片，加入噪声并对含噪图像 进行滤波，模式为相关运算，复制边界，输出与原图像同等大小，在同一窗口显示滤波前后的图像。

在计算机视觉领域，读取一幅图片并对其进行处理通常涉及到以下几个步骤： 1. **图像读取**：你可以使用Python库如PIL（Python Imaging Library）或OpenCV来读取图片文件。例如： python from PIL import Image...

生成代码：任意选择一幅图像，分别加入高斯噪声和椒盐噪声，对每一幅噪声图像分别进行3*3和5*5均值处理，在同一窗口显示原图像、噪声图像、均值滤波后的图像

image = cv2.imread('your_image_path.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 替换为你要处理的图片路径 # 2. 添加高斯噪声 gaussian_noise = np.random.normal(0, 20, image.shape).astype(np.uint8) noisy_gaussian = ...

修改下面代码，有几个要求：1注册人脸单独拿出来。2识别出来人脸使用红框框出并且周围放上名字，需要中文显示。 CONFIG = { “feature_file”: “employee_features.json”, “attendance_file”: “attendance_records.json”, “yolo_model”: “yolov11s-face.pt”, “recog_model”: “arcfaceresnet100-8.onnx”, “detect_thresh”: 0.7, “match_thresh”: 0.65, “camera_id”: 0, “frame_size”: (640, 480) } class FaceProcessor: def init(self): self.face_model = YOLO(CONFIG[“yolo_model”]) self.recog_model = cv2.dnn.readNetFromONNX(CONFIG[“recog_model”]) self.frame_queue = Queue(maxsize=3) self.detect_queue = Queue(maxsize=2) self.feature_mgr = FeatureManager() self.attendance_log = [] threading.Thread(target=self._capture_thread, daemon=True).start() threading.Thread(target=self._detect_thread, daemon=True).start() def _capture_thread(self): cap = cv2.VideoCapture(CONFIG["camera_id"]) cap.set(3, CONFIG["frame_size"][0]) cap.set(4, CONFIG["frame_size"][1]) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: continue if self.frame_queue.qsize() < 3: self.frame_queue.put(frame) def _detect_thread(self): while True: if self.frame_queue.empty(): time.sleep(0.01) continue frame = self.frame_queue.get() results = self.face_model(frame, imgsz=640, conf=CONFIG["detect_thresh"]) boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() self.detect_queue.put((frame, boxes)) def process_frame(self): if self.detect_queue.empty(): return None frame, boxes = self.detect_queue.get() for box in boxes: x1, y1, x2, y2 = map(int, box) face_img = frame[y1:y2, x1:x2] aligned_face = cv2.resize(face_img, (112, 112)) blob = cv2.dnn.blobFromImage(aligned_face, 1 / 128.0, (112, 112), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True) self.recog_model.setInput(blob) feature = self.recog_model.forward().flatten() max_sim = 0 matched_id = -1 for emp_id, name, db_feat in self.feature_mgr.get_all_features(): similarity = np.dot(db_feat, feature) if similarity > max_sim and similarity > CONFIG["match_thresh"]: max_sim = similarity matched_id = emp_id # 考勤记录 if matched_id != -1: self._record_attendance(matched_id) cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, f"ID:{matched_id}", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2) return frame def _record_attendance(self, user_id): timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") new_record = {"user_id": user_id, "timestamp": timestamp} with threading.Lock(): try: with open(CONFIG["attendance_file"], "r+") as f: records = json.load(f) records.append(new_record) f.seek(0) json.dump(records, f, indent=2) except FileNotFoundError: with open(CONFIG["attendance_file"], "w") as f: json.dump([new_record], f, indent=2) if name == “main”: processor = FaceProcessor() fm = FeatureManager() sample_feature = np.random.randn(512).astype(np.float32) # 示例特征 fm.add_feature(1001, "张三", sample_feature) while True: processed_frame = processor.process_frame() if processed_frame is not None: cv2.imshow("Attendance System", processed_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows()

好的，我现在需要帮用户修改他们的Python代码，满足两个主要需求：1. 将人脸注册功能独立出来；2. 识别到的人脸用红框标出并显示中文名字。让我仔细看看他们的原始代码，然后逐步分析需要修改的地方。 首先，用户...

如何用imshow函数同时显示多个图片

可以使用Matplotlib库中的subplot函数来实现在同一窗口中显示多个图片。具体实现方法如下： python import matplotlib.pyplot as...在上述代码中，我们将两张图片显示在同一窗口中，并且采用了一行两列的方式排列。

对一幅图像进行平移（向右、向下平移20个像素）、缩放（放大2倍）和旋转操作（旋转30°），将结果与原图像显示于同一窗口。

2. **读取原图**：使用Image.open() 或 cv2.imread()加载原始图片。 3. **创建副本**：为了不影响原始图像，我们先创建一个副本进行处理。 python image = image.copy() # 使用PIL # or image = image....

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标题“BCB6.0帮助文件”和描述“很多用户的C++Builder6.0的版本没有帮助文件，help文件对学习和研究BCB6.0是很重要的。”表明了我们讨论的主题是关于C++Builder（通常简称BCB）6.0版本的官方帮助文件。C++Builder是一款由Borland公司（后被Embarcadero Technologies公司收购）开发的集成开发环境（IDE），专门用于C++语言的开发。该软件的第六版，即BCB6.0，于2002年发布，是该系列的一个重要版本。在这个版本中，提供了一个帮助文件，对于学习和研究BCB6.0至关重要。因为帮助文件中包含了大量关于IDE使用的指导、编程API的参考、示例代码等，是使用该IDE不可或缺的资料。 我们可以通过【压缩包子文件的文件名称列表】中的“BCB6.0_Help”推测，这可能是一个压缩文件，包含了帮助文件的副本，可能是一个ZIP或者其他格式的压缩文件。该文件的名称“BCB6.0_Help”暗示了文件中包含的是与C++Builder6.0相关的帮助文档。在实际获取和解压该文件后，用户能够访问到详尽的文档，以便更深入地了解和利用BCB6.0的功能。 BCB6.0帮助文件的知识点主要包括以下几个方面： 1. 环境搭建和配置指南：帮助文档会解释如何安装和配置BCB6.0环境，包括如何设置编译器、调试器和其他工具选项，确保用户能够顺利开始项目。 2. IDE使用教程：文档中应包含有关如何操作IDE界面的说明，例如窗口布局、菜单结构、快捷键使用等，帮助用户熟悉开发环境。 3. 语言参考：C++Builder6.0支持C++语言，因此帮助文件会包含C++语言核心特性的说明、标准库参考、模板和STL等。 4. VCL框架说明：BCB6.0是基于Visual Component Library（VCL）框架的，帮助文件会介绍如何使用VCL构建GUI应用程序，包括组件的使用方法、事件处理、窗体设计等。 5. 数据库编程：文档会提供关于如何利用C++Builder进行数据库开发的指导，涵盖了数据库连接、SQL语言、数据集操作等关键知识点。 6. 高级功能介绍：帮助文件还会介绍一些高级功能，如使用组件面板、定制组件、深入到编译器优化、代码分析工具的使用等。 7. 示例项目和代码：为了更好地演示如何使用IDE和语言特性，帮助文件通常包含了一个或多个示例项目以及一些实用的代码片段。 8. 第三方插件和工具：BCB6.0还可能支持第三方插件，帮助文件可能会对一些广泛使用的插件进行介绍和解释如何安装和使用它们。 9. 故障排除和调试：文档会提供一些常见问题的解决方案、调试技巧以及性能调优建议。 10. 版本更新记录：虽然版本更新记录通常不会在帮助文件内详细描述，但可能会提到重大的新增特性、改进和已知问题。 11. 联系方式和资源：帮助文件中可能会包含Embarcadero公司的技术支持联系方式，以及推荐的外部资源，比如论坛、在线文档链接和社区。 在学习和研究BCB6.0时，帮助文件是一个十分宝贵的资源，它能提供快速准确的信息和指导。对于任何一个使用BCB6.0进行开发的程序员来说，熟悉这些知识点是必不可少的。
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【湖北专升本MySQL强化训练】：5大SQL语句编写技巧，迅速提升实战能力

# 1. SQL语言基础 ## 1.1 SQL语言简介 SQL，即结构化查询语言（Structured Query Language），是一种用于管理关系数据库管理系统（RDBMS）的标准编程语言。它广泛应用于数据的查询、插入、更新和删除操作，是数据库管理员和开发人员必须掌握的核心技能。 ## 1.2 SQL语言的组成 SQL语言主要由数据定义语言（DDL），数据操纵语言
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HFSS如何设置网格化细化

<think>我们正在讨论HFSS中的网格细化设置。根据引用[2]和[3]，HFSS使用自适应网格剖分技术，通过迭代细化网格直到满足收敛标准。用户想了解具体的设置方法。关键点：1.自适应网格剖分过程：HFSS通过比较连续迭代之间的S参数（或其他参数）的变化来判断收敛。2.收敛标准设置：用户可以设置收敛的阈值（如ΔS）。3.初始网格设置：在求解设置中，可以设置初始网格的选项（如Lambda细化）。步骤：1.在HFSS中，右键点击工程树中的“Analysis”节点，选择“AddSolutionSetup”来添加一个新的求解设置（或者编辑已有的求解设置）。2.在求解设置对话框中，切换到“Genera