OpenCV 封装好了很多图像缩放方法的算法。在 OpenCV C++ 中的resize()函数用于调整图像大小,它可以根据指定的尺寸和插值方法对图像进行缩放。 voidresize(InputArray src,OutputArray dst,Size dsize,doublefx=0,doublefy=0,intinterpolation=INTER_LINEAR); 第四个参数 fx: 缩放比例,沿 x 轴的缩放因子。 第五个...
Cb = np.expand_dims(cv2.resize(img_ycc[:,:,2], None, fx=self.scale, fy=self.scale, interpolation=cv2.INTER_CUBIC), axis=2) #YCbCr转BGR HR_image = (cv2.cvtColor(np.concatenate((Y, Cr, Cb), axis=2), cv2.COLOR_YCrCb2BGR)) bicubic_image = cv2.resize(img, None, fx=self.scale...
resize函数中有五种不同的插值算法,它们分别是:最近邻插值(Nearest-neighbor interpolation)、双线性插值(Bilinear interpolation)、双三次插值(Bicubic interpolation)、立方插值(Cubic interpolation)和区域插值(Areainterpolation)。这五种插值算法在不同的场景下有不同的效果和应用范围。 在本文中,我们将逐步解释这五种...
一、插值方式与resize()的关系 resize()函数里面包含插值的几种方式: void resize(InputArray src,//输入,原图像,即待改变大小的图像; OutputArray 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,只是大小和原图像不一样而已; Size dsize, //输出图像的大小。如果这个参数不为0,那么就代表将...
从torchvision.transforms.Resize中的antialias参数文档,我们可以发现抗锯齿仅在输入为PIL图像,且InterpolationMode为bilinear或bicubic才会被使用。 on PIL images, antialiasing is always applied on bilinear or bicubic modes 因此我们只需将输入调整为torch的Tensor对象即可解决这个问题,修改的方法也很简单,在resize操作...
#bicubic = cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) end = time.time() print("[INFO] bicubic interpolation took {:.6f} seconds".format( end - start)) cv2.imshow("Original", image) cv2.imwrite("Bicubic1.png", bicubic) ...
PIL.Image.BICUBIC - 双立方插值 PIL.Image.LANCZOS - 一个高质量的下采样过滤器 进入正题 众所周知,在广大人民群众所喜爱的 PyTorch 框架中,很多开源的模型受官方 torchvision 的影响,在对图像进行处理时往往使用 PIL Image 进行 Resize 和 Random Crop 之类的操作,而在日常使用中,往往会用到 OpenCV 来进行图片...
bilinear_img=cv2.resize(img,None,fx=10,fy=10,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)输出： 这会产生比最近邻图像更平滑的图像，但边缘等尖锐过渡的结果并不理想，因为结果是 2 个周围像素的加权平均值。双三次插值 在此我们使用cv2.INTER_CUBIC标志，如下所示 bicubic_img=cv2.resize(img,None,fx=10,fy=10,...
其中LR表示低分辨率图像、HR表示高分辨率图像,Bicubic表示双立方插值上采样。 模型文件 OpenVINO提供的模型是在这个模型基础上进行简化,计算量更低,速度更快。从上面的模型结构知道,模型有两个输入部分,分别是输入的低分辨率图像与双立方上采样的图像 LR的输入:[1x3x270x480]双立方采样:[1x3x1080x1920]三通道顺序是...
其中LR表示低分辨率图像、HR表示高分辨率图像,Bicubic表示双立方插值上采样。 模型文件 OpenVINO提供的模型是在这个模型基础上进行简化,计算量更低,速度更快。从上面的模型结构知道,模型有两个输入部分,分别是输入的低分辨率图像与双立方上采样的图像 · ·