image2X_INTER_NEAREST=image_resize(image,re_width,re_height,cv::INTER_NEAREST,num); DEBUG_TIME(T1); image2X_INTER_LINEAR=image_resize(image,re_width,re_height,cv::INTER_LINEAR,num); DEBUG_TIME(T2); image2X_INTER_AREA=image_resize(image,re_width,re_height,cv::INTER_AREA,num); DEBUG_...
cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation) 2.参数意思 InputArray src : 输入图片 OutputArray dst :输出图片 Size : 输出图片尺寸 fx, fy:沿x轴,y轴的缩放系数(也就是宽和高) interpolation : 插入方式 3.插入方式选择 INTER_NEAREST :最近邻插值 最近邻插值法的优点:计...
1.1 Resize接口 OpenCV支持不同的编程语言,下面是对不同语言Resize的操作: C++: 代码语言:javascript 复制 voidresize(InputArray src,OutputArray dst,Size dsize,double fx=0,double fy=0,int interpolation=INTER_LINEAR) Python: 代码语言:javascript 复制 cv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]...
resize缩放使用最邻近插值INTER_NEAREST产生新值的问题 假如一张图片中,一部分区域值直接是0,也就是空的。 在缩放的时候,我们自然不希望在0值与有效值之间产生插值。 为了使用方便,我刚开始想当然用了OpenCV的库函数: cv::resize(src_mat,dst_mat,cv::Size(out_width,out_height),cv::INTER_NEAREST); 但是不...
opencv中的resize 函数 的理解以及引申 一、什么是resize 函数: resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数; opencv 提供五种方法供选择分别是: a.最近邻插值——INTER_NEAREST; b.线性插值 ——INTER_LINEAR;(默认值) c.区域插值 ——INTER_AREA;(利用像素区域关系的重采样插值)...
resize(srcImage,dstImage,Size(64,128));//对图片进行修改 resize(srcImage,dstImage,Size(),0.5,0.5); 1. 2. 第6个参数的含义: INTER_NEAREST:最邻近插值(放大好用) INTER_AREA:区域插值(利用像素区域关系的重采样插值)(缩小好用) INTER_CUBIC:三次样条插值(超过4x4像素邻域内的双三次插值) ...
if( interpolation == INTER_NEAREST ) { resizeNN( src, dst, inv_scale_x, inv_scale_y ); return; } 如果插值方式采用的是最邻近法,那么直接调用resizeNN计算.跳转到resizeNN,可以看到,其源码如下: INTER_AREA插值 INTER_LINEAR插值处理图像缩小两倍 ...
Python OpenCV 图像的几何变换,先说不平凡的 resize 函数 interplolation 缩放时的插值方式 interplolation 为缩放时的插值方式,有以下几种方式,这些是今天要探索的重点内容。 cv.INTER_NEAREST:最近邻插值; cv.INTER_LINEAR:双线形插值(默认设置); cv.INTER_CUBIC:4x4 像素邻域的双三次插值; ...
1.1 Resize接口 OpenCV支持不同的编程语言,下面是对不同语言Resize的操作: C++: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR) Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) -> dst C...
OpenCV的cv::resize函数支持多种插值方式,这里主要比较下面四个常用的插值方式。 2.1 INTER_NEAREST(最近邻插值) 最近邻插值是最简单的插值方法,选取离目标点最近的点作为新的插入点,计算公式表示如下: 插值后的边缘效果:由于是以最近的点作为新的插入点,因此边缘不会出现缓慢的渐慢过度区域,这也导致放大的图像容易...