1.不使用OpenCV自动的void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR )函数,单纯的借助c++来实现图像的扩屏,例如将源图像放大到原来的1.7倍。我首先通过OpenCV函数读取图像,然后将源图像,创建的目标图像,源图像的宽和高作为参数,传给一个C++函数作为参数,在这个函数中实现将...
调整大小图像的所需大小,d大小。 我们将在以下各节中讨论各种输入参数选项。 resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) 1. src:这是必需的输入图像,它可以是具有输入图像路径的字符串(例如:“test_image.png”)。 dsize:它是输出图像的理想尺寸,它可以是新的高度和宽度。 fx:沿水平轴的...
参数2:旋转角度,参数3:缩放因子 #参数3正为逆时针,负值为正时针 M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,1,) print(M) #第三个参数是输出图像的尺寸中心 dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows)) #borderValue为填充值 #dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows),border...
C++:voidresize(InputArraysrc, OutputArraydst, Sizedsize, doublefx=0, doublefy=0, intinterpolation=INTER_LINEAR ) 输入是要改变的图,输出是改变后的图片。 通常使用时,像笔者都是计算好输出图片的尺寸,然后直接在dsize里面设置。比如输入图片是1280*960分辨率的,输出图片要设置为640*480,那么dsize就是Size(6...
imshow("image1",image1); //显示图像; Mat imageROI(image1, Rect(0,0,10,10)); //定义感兴趣区域 waitKey(0); //暂停,保持图像显示,等待按键结束 return 0; } 其中Rect()有四个参数,Rect(a,b,c,d): a:感兴趣区域列(cols)的起点; ...
属性#1:我们应该以可测量的单位(例如毫米,英寸等)知道该对象的尺寸(在宽度或高度方面)。 属性#2:我们应该能够在图像中轻松找到这个参考对象,或者根据对象的 位置(例如参考对象总是放在图像的左上角),或者通过外观(如是独特的颜色或形状,独特且与图像中的所有其他物体不同)。在任何一种情况下,我们的参考应该 以某...
图2. 要处理的图像尺寸为 1120 x 840 像素。 我上面显示的图像存储在 中img_original。接下来要做的步骤是使用一系列图像处理技术对该图像进行预处理,即灰度转换(#1)、模糊(#2)、Canny 边缘检测(#3)、扩张(#5)和闭合(#6)。所有这些步骤都包含在preprocess_image()Codebl...
随后将值传入到resize函数之中,由于我们是缩小4倍显示,所以宽高需要除4,传入值输出尺寸的参数中,也就是: resize_img=cv.resize(img,(int(y/4),int(x/4))) 完整代码如下: importcv2ascv img=cv.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1.jpg') x,y=img.shape[0:2] ...
形式:CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> bit_depth:比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites... 举个例子吧--比如说: 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8...