Python中的OpenCV库提供了便捷且高效的方法来实现图像大小的调整。本文将详细介绍Python中使用OpenCV库进行图像大小调整的步骤和技巧。调整图像宽高 调整图像宽高是最基本的图像大小调整任务。在OpenCV中，我们可以使用cv2.resize()函数来实现图像宽高的调整。cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation...
1.读入图像:a = cv2.imread(文件名, [,显示控制参数]) 常用参数:cv.IMREAD_UNCHANGED, cv.IMREAD_GRAYSCALE, cv.IMREAD_COLOR 2.显示图像:cv2.imshow(窗口名,图像名) 示例:cv2.imshow('demo',a) cv2.waitKey(2000) cv2.destroyAllWindows() 显示图像a,显示时间为2000毫秒,然后清除所有窗口 3.图像保存:c...
(一)缩放图像(cv2.resize) 改变图像的尺寸大小我们需要cv2.resize() cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None) scr:原图 dsize:输出图像尺寸 fx:沿水平轴的比例因子 fy:沿垂直轴的比例因子 interpolation:插值方法 在缩放时推荐cv2.INTER_AREA,在拓展时推荐cv2.INTER_CUBIC(慢)和cv2...
max_width =int(width * ratio) max_height =int(height * ratio)# 调整图像大小resized_image = cv2.resize(image, (max_width, max_height), interpolation=inter)# 保存图像cv2.imwrite(output_image_path, resized_image)# 可选:显示图像(注意,在生产环境中通常不会这样做)# cv2.imshow('Resized Image ...
python与opencv实现均值迁移滤波,可以调用pyrMeanShiftFiltering这个API。 代码语言:txt 复制 cv2.pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr, dst=None, maxLevel=None, termcrit=None) - src:输入图像 - sp:定义迁移物理空间的半径大小 - sr:定义迁移色彩空间的半径大小 ...
实验环境:python3.6 + opencv-python 3.4.14.51 建议使用 anaconda配置相同环境 背景 人脸识别步骤 图1:人脸识别流程图 人脸采集 采集人脸图片的方法多种多样,可以直接从网上下载数据集,可以从视频中提取图片,还可以从摄像头实时的采集图片。 人脸检测方法
可以对图像矩阵进行裁剪和缩放,裁剪直接用python的切片来完成,缩放可以用opencv的 resize() 函数来操作。resize函数介绍如下: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) -> dst 参数说明: src:原图像;dst:改变大小的目标图像;dsize:输出图像的大小。 fx:width方向的缩放比例;fy:height...
在OpenCV中裁剪的一个实际应用可以是将图像划分为大小相同图像块。使用循环从图像中裁剪片段。首先从图像的形状中获取所需图像块的高度和宽度 Python img = cv2.imread("test_cropped.jpg")image_copy = img.copy()imgheight=img.shape[0]imgwidth=img.shape[1] ...