Прочитать изображение в формате png с помощью cv2.imread формы Opencv3 в Python3.7.1 и без пикселя вообще с черным окном
Просто обратите внимание, что эти команды могут быть очень разрушительными. Если на репо будет работать больше людей, все они должны будут вытащить новое дерево. Три средних команды не нужны, если ваша цель НЕ уменьшить размер. Поскольку ветвь фильтра создает резервную копию удаленного файла и может оставаться там в течение длительного времени.
$ git filter-branch --index-filter "git rm -rf --cached --ignore-unmatch YOURFILENAME" HEAD
$ rm -rf .git/refs/original/
$ git reflog expire --all
$ git gc --aggressive --prune
$ git push origin master --force
1 ответ
Первое изображение в 4-канальном формате RGBA с совершенно бессмысленным, полностью непрозрачным альфа-каналом, который вы можете игнорировать.
Второе изображение в 2-канальном формате Grey + Alpha, где все пиксели чисто черного цвета, а формы определены только в альфа-канале.
Итак, в основном вы хотите:
-
удалить последний канал первого изображения, что вы можете сделать, используя
cv2.IMREAD_COLOR - [ 1110] отбросить все, кроме последнего канала второго изображения, что вы можете сделать следующим образом:
im = cv2.imread('2.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)[:,:,-1]
Я получил информацию выше с помощью используя ImageMagick , который включен в большинство дистрибутивов Linux и доступен в macOS и Windows.
Команда, которую я использовал в Терминале:
magick identify -verbose 2.png
Пример вывода
Image: 2.png
Format: PNG (Portable Network Graphics)
Mime type: image/png
Class: DirectClass
Geometry: 1040x1533+0+0
Units: Undefined
Colorspace: Gray
Type: Bilevel
Base type: Undefined
Endianess: Undefined
Depth: 8-bit
Channel depth:
Gray: 1-bit <--- Note 1
Alpha: 8-bit <--- Note 1
Channel statistics:
Pixels: 1594320
Gray:
min: 0 (0) <--- Note 2
max: 0 (0) <--- Note 2
mean: 0 (0)
standard deviation: 0 (0)
kurtosis: -3
skewness: 0
entropy: 4.82164e-05
Alpha:
min: 0 (0) <--- Note 3
max: 255 (1) <--- Note 3
mean: 50.3212 (0.197338)
standard deviation: 101.351 (0.397456)
kurtosis: 0.316613
skewness: 1.52096
entropy: 0.0954769
...
...
Я пометил стрелками и примечаниями справа вверху. [ 1115]
Примечание 1: это говорит о том, что изображение серого цвета + альфа
Примечание 2: Это говорит о том, что все пиксели серого цвета черные, поскольку максимальное значение равно нулю, а минимальное равно нулю
Примечание 3: Это говорит мне о том, что есть некоторые полностью прозрачные пиксели и некоторые полностью непрозрачные пиксели