Python 判断图像是否读取成功的方法
大批量处理数据时,若因个别图像错误导致代码中断,从头再来比较浪费时间
对未成功读入的图像跳过(读图 import cv2)
for i in range(1,1000): image = cv2.imdecode(np.fromfile('xxx.jpg', dtype=np.uint8), -1) try: image.shape except: print('fail to read xxx.jpg') continue ......
若该图像可能不存在,即没有该图像的文件名,也可用try判断
try: np.fromfile('xxx.jpg', dtype=np.uint8) except: continue
以上这篇Python 判断图像是否读取成功的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解)
①安装PIL:pip install Pillow(之前的博客中有写过) ②安装pytesser3:pip install pytesser3 ③安装pytesseract:pip install pytesseract ④安装autopy3: 先安装wheel:pip install wheel 下载autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl[点击打开链接] 执行命令:pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36
-
python实现读取并显示图片的两种方法
在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')
-
Python读取图片属性信息的实现方法
本文是利用Python脚本读取图片信息,有几个说明如下: 1.没有实现错误处理 2.没有读取所有信息,大概只有 GPS 信息.图片分辨率.图片像素.设备商.拍摄设备等 3.简单修改后应该能实现暴力修改图片的 GPS 信息 4.但对于本身没有 GPS 信息的图片,实现则非常复杂,需要仔细计算每个描述符的偏移量 脚本运行后,读取结果如下 脚本读取的信息 这里和 Windows 属性查看器读到的内容完全一致 图片信息1 图片信息2 源码如下 # -*- coding:utf-8 -*- import
-
python对DICOM图像的读取方法详解
DICOM介绍 DICOM3.0图像,由医学影像设备产生标准医学影像图像,DICOM被广泛应用于放射医疗,心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X射线,CT,核磁共振,超声等),并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用.在数以万计的在用医学成像设备中,DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一.当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用. 看似神秘的图像文件,究竟是如何读取呢?网上随便 一搜,都有很多方法,但缺乏比较系统的使用方法,下文综合百度资料,结合python2.7,
-
python读取和保存图片5种方法对比
python读取和保存图片5种方法对比 python中对象之间的赋值是按引用传递的,如果需要拷贝对象,需要用到标准库中的copy模块 方法一:利用 PIL 中的 Image 函数 这个函数读取出来不是 array 格式,这时候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array()函数 . 区别:np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝 copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象
-
python实现图像识别功能
本文实例为大家分享了python实现图像识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #! /usr/bin/env python from PIL import Image import pytesseract url='img/denggao.jpeg' image=Image.open(url) #image=image.convert('RGB') # RGB image=image.convert('L') # 灰度 image.load() text=pytesseract.image_
-
Python 判断图像是否读取成功的方法
大批量处理数据时,若因个别图像错误导致代码中断,从头再来比较浪费时间 对未成功读入的图像跳过(读图 import cv2) for i in range(1,1000): image = cv2.imdecode(np.fromfile('xxx.jpg', dtype=np.uint8), -1) try: image.shape except: print('fail to read xxx.jpg') continue ...... 若该图像可能不存在,即没有该图像的文件名,也可用try判
-
浅谈python下tiff图像的读取和保存方法
对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库 输入: 1. (读取矩阵) 读入uint8.uint16.float32的lena.tif 2. (生成矩阵) 使用numpy产生随机矩阵,float64的mat import numpy as np from scipy import misc from PIL import Image from libtiff import TIFF # # 读入已有图像,数据类型和原图像一致 tif32 = mi
-
python判断自身是否正在运行的方法
如下所示: # coding: utf-8 import os import psutil import time def write_pid(): pid = os.getpid() fp = open("pid.log",'w') fp.write(str(pid)) fp.close() def read_pid(): if os.path.exists("pid.log"): fp = open("pid.log",'r') pid =
-
python判断字符串是否纯数字的方法
本文实例讲述了python判断字符串是否纯数字的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 判断的代码如下,通过异常判断不能区分前面带正负号的区别,正则表达式可以根据自己需要比较灵活的写,通过isdigit方法用来判断是否是纯数字,测试代码如下 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- a = "1" b = "1.2" c = "a" #通过抛出异常 def is_num_by_exc
-
python判断字符串是否是json格式方法分享
在实际工作中,有时候需要对判断字符串是否为合法的json格式 解决方法使用json.loads,这样更加符合'Pythonic'写法 代码示例: Python import json def is_json(myjson): try: json_object = json.loads(myjson) except ValueError, e: return False return True 运行代码编辑模式复制折叠 输出结果: Python print is_json("{}") #
-
对python 判断数字是否小于0的方法详解
为了精度更准确 可以使用数字的绝对值 < 1.0e-16 或者 < 1.0e-8来对比 abs(Num) < 1.0e-16 以上这篇对python 判断数字是否小于0的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
-
python判断变量是否为列表的方法
python的数据类型有:数字(int).浮点(float).字符串(str),列表(list).元组(tuple).字典(dict).集合(set). 一般通过以下方法进行判断: 1.isinstance(参数1,参数2) 描述:该函数用来判断一个变量(参数1)是否是已知的变量类型(参数2) 类似于type() 参数1:变量 参数2:可以是直接或间接类名.基本类型或者由它们组成的元组. 返回值:如果对象的类型与参数二的类型(classinfo)相同则返回 True,否则返回 False. 例子
-
Python从文件中读取数据的方法步骤
一.读取整个文件内容 在读取文件之前,我们先创建一个文本文件resource.txt作为源文件. resource.txt my name is joker, I am 18 years old, How about you? 如何读取文件全部内容,我们编写到reader.py文件中. reader.py with open('resource.txt') as file_obj: content = file_obj.read() print(content) 需要注意的是需要将resourc
-
Python+OpenCV 图像边缘检测四种实现方法
目录 1.Sobel算子 2.Schaar算子(更能体现细节) 3.Laplacian算子(基于零穿越的,二阶导数的0值点) 4.Canny边缘检测(被认为是最优的边缘检测算法) 总结 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置兼容中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
-
python使用xlrd模块读取excel的方法实例
目录 一.安装xlrd模块: 二.常用方法: 1.导入模块: 2.打开文件: 3.获取sheet: 4.获取sheet的汇总数据: 5.单元格批量读取: 6.特定单元格读取: 7.(0,0)转换A1: 8.数据类型: 附:写一个自动获取excel表内容的类 总结 一.安装xlrd模块: 1.mac下打开终端输入命令: pip install xlrd 2.验证安装是否成功: 在mac终端输入 python 进入python环境 然后输入 import xlrd 不报错说明模块安装成功 二.常用
随机推荐
- CentOS 6.5编译安装Nginx 1.10.2+MySQL 5.5.52+PHP5.5.38
- python超简单解决约瑟夫环问题
- 解决.net项目中上传的图片或者文件太大无法上传问题
- PHP中new static() 和 new self() 的区别介绍
- 深入理解JavaScript高级之词法作用域和作用域链
- 简单了解JavaScript操作XPath的一些基本方法
- 用PHP和Shell写Hadoop的MapReduce程序
- shell脚本实现ssh自动登录功能分享
- Android中自定义ImageView添加文字说明详解
- centos源码编译php5 mcrypt模块步骤详解
- android在root模式下接听来电的方法
- 用python制作游戏外挂
- js 公式编辑器 - 自定义匹配规则 - 带提示下拉框 - 动态获取光标像素坐标
- 微信JS-SDK实现微信会员卡功能(给用户微信卡包里发送会员卡)
- Winows Server 2019 激活码&批量授权版KMS安装密钥GVLK
- layui将table转化表单显示的方法(即table.render转为表单展示)
- 磁盘IO利用率监控VBS脚本(windows)
- MySQL数据误删除的快速解决方法(MySQL闪回工具)
- Tomcat服务配置和自启动详解
- vue.js过滤器+ajax实现事件监听及后台php数据交互实例