// 双线性插值#if 1#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;// src_im缩放前图像// dst_im 缩放后图像voidinterpolate(Matsrc_im,doublescale_x,doublescale_y,Mat&dst_im){for(inti=0;i<dst_im.rows;i++){for(intj=0;j<dst_im.cols;j++){// (j,i)...
三次曲线插值方法计算量较大,但插值后的图像效果最好。 第二部分:图像缩放--OpenCVcvResize函数--最近邻插值---双线性插值--基本原理 图像大小变换 void cvResize( const CvArr* src,CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR ); src输入图像.dst输出图像.interpolation插值方法: CV_INTER_NN - 最近邻...
图2:线性插值示意图:其中A坐标(x0,y0),B坐标(x1,y1)已知,求C(x,y)的y值 转换为公式计算(小写变大写,公式比较简单,懒得手打了) 单个维度的线性插值只利用两点的对应值推算,两点本身的偶然性会造成结果的误差较大,因而在图像处理中多采用双线性插值。 三、什么是双线性插值-数学理解 既然单个维度的线性插值...
matSrc= cv::imread("003.png",2|4); matDst1= cv::Mat(cv::Size(669,431), matSrc.type(), cv::Scalar::all(0)); matDst2= cv::Mat(matDst1.size(), matSrc.type(), cv::Scalar::all(0));doublescale_x = (double)matSrc.cols /matDst1.cols;doublescale_y = (double)matSrc.rows...
五、四种常用插值方式的比较 六、视频读取 七、颜色通道提取 opencv,Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、...
importcv2importnumpy asnpimg=cv2.imread('C:/New folder/apple.jpg')这是一个 20×22 苹果图像，如下所示。现在，我们使用每种插值方法将其缩放 10 倍。用于执行此操作的 OpenCV 命令是 dst=cv2.resize(src,dsize[,fx[,fy[,interpolation]]])其中 fx 和 fy 是沿 x 和 y 的比例因子，dsize 是指输...
缩放只是调整图像的大小。为此,OpenCV带有一个函数cv.resize()。图像的大小可以手动指定,也可以指定缩放比例。也可使用不同的插值方法。首选的插值方法是cv.INTER_AREA用于缩小,cv.INTER_CUBIC(慢)和cv.INTER_LINEAR用于缩放。默认情况下,出于所有调整大小的目的,使用的插值方法为cv.INTER_LINEAR。
Opencv最近邻插值在图像放大时补充的像素取最临近的像素的值。由于方法简单,所以处理速度很快,但是放大图像画质劣化明显。使用下面的公式放大图像吧!I’I’为放大后图像,II为放大前图像,aa为放大率,方括号是四舍五入取整操作:I′(x,y)=I([xa],[ya])I′(x,y)=I([ax],[ay])python实现:...
训练Object Detection模型SSD完毕之后进入test阶段,每张图像在进入输入层之前需要进行resize操作,以满足CNN模型对输入层size的要求。本文首先介绍了Caffe实现的SSD模型对输入图像的变换规定,引出了OpenCV中的resize方法,最后介绍该方法中的插值参数cv.INTER_LINEAR和该插值方法的原理。
最新版OpenCV2.4.7中,cv::resize函数有五种插值算法:最近邻、双线性、双三次、基于像素区域关系、兰索斯插值。下面用for循环代替cv::resize函数来说明其详细的插值实现过程,其中部分代码摘自于cv::resize函数中的源代码。 每种插值算法的前部分代码是相同的,如下: ...