# 显示原始图像和调整后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Resized Image', resized_image) # 等待按键,然后关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() import cv2 imgorg = cv2.imread(img_path) imgorg = cv2.cvtColor(imgorg, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img...
image 是一个文件路径，它可以包含像'/'、'\'这样的字符——这些在某些文件系统的文件名中是无效的。
Resizing an image means changing the dimensions of it, be it width alone, height alone or changing both of them. Also, the aspectslot gacorratio of the original image could be preserved in the resized image. To resize an image, OpenCV provides cv2.resize() function. Syntax of cv2.resize(...
# 缩小图像以加快特征匹配速度factor=zoom_factorimage1_resized=cv2.resize(image1,(int(w1*factor),int(h1*factor)))image2_resized=cv2.resize(image2,(int(w2*factor),int(h2*factor))) 2.特征点检测 综合考虑拼接效率和准确度,这里选择使用SIFT特征点检测算法,详情可以参考opencv文档相关教程(https://docs...
resize = cv2.resize(img, (width,height)) imshow(resize) 可以看出,缩放方法造成了图像的失真,而且是严重失真,其优点也是速度极快,几乎不消耗资源。 方法三:接缝裁剪(Seam Carving) 这是本文重点介绍的算法,主要思想是图像总有一些不重要的列,将其删除比删除随机的列或者重新填充要更保留图像的细节部分,同时确保...
import cv2 as cv import numpy as np img=cv.imread('D:\\MASKRCNN\\mask-rcnn-me\\MASKRCNN_myself\\0.bmp') def resize_image(image, min_dim=230, max_dim=220, min_scale=2, mode="square"): """Resizes an image keeping the aspect ratio unchanged. ...
resized = cv2.resize(image , dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) #cv2.resize(image,dim,interpolation) #image 需要调整的图片 dim 新图片的尺寸 #最后一个参数是我们的插值方法,它是在幕后处理实际图像大小调整的算法 #cv2.INTER_AREA,cv2.INTER_LINEAR,cv2.INTER_CUBIC,cv2.INTER_NEAREST ...
关闭swap swapoff -a 1.创建交换分区的文件:增加2G大小的交换分区 dd if=/dev/zero of=/var/swap...
我已经根据resize_image()函数的解析对原图像与resize图像进行了解析, 若有读者想对原图像与目标图像不同尺寸验证,可根据以下代码,调整函数参数, 其细节如下: import cv2 as cv import numpy as np img=cv.imread('D:\\MASKRCNN\\mask-rcnn-me\\MASKRCNN_myself\\0.bmp') ...
缩放即是改变图像的大小,函数为cv2.resize()。输出的大小可以人为指定,也可以指定缩放因子。缩放的内部算法为不同的插值方法,常用的有cv2.INTER_AREA,用于将图像变小。cv2.INTER_CUBIC(该方法会慢一些)和cv2.INTER_LINEAR用于将图像放大。默认情况下,使用cv2.INTER_LINEAR方法。具体使用如下: ...