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...
我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低。 说白了就是图像的缩放。 一张图像不断的缩小,大图在下,小图在上,看起来就是一个金字塔。例如下面的苹果: 2. 图像金字塔的原理 2.1 图像的缩小 先进行高斯模糊,再降采样,需要一次次的重复,不能一次到底。 2.2 图像的扩大 先进行图像扩大...
double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); src:输入,原图像,即待改变大小的图像; dst:输出,改变大小之后的图像,这个图像和原图像具有相同的内容,大小和原图像不一样; dsize:输出图像的大小。如果这个参数不为0,那么就代表将原图像缩放到这个Size(width,height)指定的大小;如果这个参数为0...
通过对图像进行仿射变换,可以实现图像的旋转、缩放、平移等操作,从而改变图像的形状和位置。在上述代码中,通过定义源图像和目标图像中的对应点,计算出仿射变换矩阵,并将原始图像根据该矩阵进行变换,得到了仿射变换后的图像。 三、单应性变换 #!/usr/bin/env python3 # encoding:utf-8 import cv2 as cv import n...
小白学python(opencv图像缩放) cv2.resize() pyrDown() cv.pyrUp() cv2.resize() opencv里面提供cv2.resize()函数对图像进行缩放。 这里就直接上百度的图了,挺不错的, defsuofang_demo(image): #缩放 # 按照指定的宽度、高度缩放图片 res = cv.resize(image, (65,75)) ...
图像缩放技术可以用于医学影像领域,通过对医学影像进行缩放处理,可以提高图像的清晰度和视觉效果,同时减少影像数据量,提高影像传输速度。 3. 自动驾驶 图像缩放技术可以用于自动驾驶领域,通过对道路图像进行缩放处理,可以提高道路图像的清晰度和视觉效果,同时减少道路数据量,提高自动驾驶车辆的识别速度。
在OpenCV中我们经常会用到图像的缩放,旋转以及平移,比如有的时候我们想对一类图片进行操作,这个时候我们就需要对这一类的图片进行尺寸统一,在以后深度学习的学习中,我们也会发现,对于数据集的训练,它们的数据集样本通常都是尺寸统一的。 缩放 在OpenCV中,使用函数cv2.resize()实现对图像的缩放 语法格式为: ...
1 图像缩放 练习1:使用OpenCV的 cv2.resize() 方法,将一张图像缩放到不同的尺寸。 缩放至原来的50%大小 放大至原来的150%大小 缩放至特定尺寸(如300x300像素) import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 缩放至原来的50%大小 scale_50 = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)...
在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放,使用对cv2.typing.MatLike操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像: 可以去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resou...