现在,我们将使用cv2.resize()函数将输入图像调整为所需的尺寸,并将调整后的图像存储在相应的变量中(resized_image1、resize_image2、resize_image3、resize_idmage4)。 resized_image1 = cv2.resize(image1, (dimension, dimension)) resized_image2 = cv2.r...
在Python中使用OpenCV的resize函数可以调整图像的大小。 resize函数是OpenCV中用于调整图像大小的常用函数。它允许你通过指定新的尺寸或缩放比例来改变图像的大小。以下是一些关键点和示例代码: resize函数原型 python cv2.resize(src, dsize, fx=0, fy=0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) src: 输入图像。 dsize:...
以保持纵横比 # 使用resize函数调整图像大小 resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 显示原始图像和调整大小后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Resized Image', resized_image) # 等待按键并关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2....
实例代码如下：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的宽高height, width = image.shape[:2]# 设置目标图像的新宽高new_width = 500new_height = int((new_width * height) / width)# 调整图像大小resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))# 展示调整...
pip install opencv-python 接下来,是一个完整的Python脚本,它加载一个图像文件,将其大小转换为指定的宽度和高度,然后显示并保存转换后的图像。 importcv2defresize_image(input_image_path, output_image_path, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):""" ...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,包含多种图像处理和计算机视觉算法,广泛应用于学术研究和商业项目。OpenCV 支持多种编程语言,其中以 C++ 和 Python 最为流行。 2. 图像 Resize 的基本概念 图像Resize 是指将图像的大小进行调整。我们可以通过指定新尺寸或者缩放因子来实现这一目...
使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪的示例代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread("Resources/shapes.png")# 读取本地图像print(img.shape)imgResize=cv2.resize(img,(1000,500))# 将原图缩放成1000*500print(imgResize.shape)# 打印缩放后的图...
resize(src,dst,Size(),0.5,0.5,cv::INTER_LINEAR); 图像宽高缩小一半,其他参数使用默认值,下面分别为src和dst图像: 3.源代码 3.1函数原型 源代码中函数原型及默认参数如下: /** @brief Resizes an image.The function resize resizes the image src down to or up to the specified size. Note that th...
resize(src_img, dst_img1, Size(), 0.5, 0.5); // 立方插值 resize(src_img, dst_img2, dst_img2.size(), INTER_CUBIC); namedWindow("resize image1", CV_WINDOW_AUTOSIZE | CV_WINDOW_FREERATIO); namedWindow("resize image2", CV_WINDOW_AUTOSIZE | CV_WINDOW_FREERATIO); ...
在这个例子中,我们使用cv2.resize()方法对图像进行了缩放,使用cv2.rotate()方法对图像进行了旋转,并使用图像切片image[100:300, 100:300]对图像进行了裁剪。 2.2 图像增强 图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数来改善图像质量。 实战案例:图像增强 ...