python opencv resize import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('input.jpg') # 获取原始图像的宽度和高度 height, width = image.shape[:2] # 定义新的大小 new_width = 640 # 新宽度 new_height = int(new_width * height / width) # 根据比例计算新高度,以保持纵横比 # 使用resize函数调整图像...
img_ret1 = cv2.resize(img1,(800,800)) print('img_ret1.shape:',img_ret1.shape) cv2.imshow('lena-resize',img_ret1) img_ret2 = cv2.resize(img1,None,fx=0.5,fy=0.3) print('img_ret2.shape:',img_ret2.shape) cv2.imshow('lena-resize2',img_ret2) cv2.waitKey(0) 运行结果: cv2...
INTER_NEAREST - 最邻近插值 INTER_LINEAR - 双线性插值,如果最后一个参数你不指定,默认使用这种方法 INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值 INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值 INTER_NEAREST | 最近邻插值 opencv使用:img = cv.resize(img,(width,height),interpolation=cv.INTER_NEAREST) 在一维...
一、图像的缩放 OpenCv API: cv2.resize(src, dsize, fx, fy, interpolation) 1. 参数: src:输入的图像 dsize:绝对尺寸,直接将图像调整为指定大小 fx, fy:相对尺寸,将dsize设置为None时,直接设置fx, fy为比例因子即可 interpolation:插值方法 代码编写 import numpy as np import cv2 as cv import matplotl...
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) -> dst 该函数接受三个参数：原始图像src、目标图像的尺寸dsize以及需要调整的插值方法等。其中src、dsize是必须参数，其它参数可选。可以通过设定目标图像的宽高来调整图像的大小。实例代码如下：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image...
图片resize,就是重新调整他的大小的意思,先猜一下,openCV里resize 的函数函数名字叫什么? 没错,就是cv2.resize,他有两个主要的参数src, dsize(下面讲) 另一个重要参数是interpolation,但我们今天不讲,这里简单提一下,interpolation是你要选择的插值方式,你可能要问,什么是插值,我举个简单的例子,如果你要将一张...
设置尺寸也可以不用dsize,而是使用fx和fy。fx和fy这两个参数分别表示x方向和y方向的resize比例。 我们要不设置dsize,要不设置fx和fy,不可以两个同时都为0。 输出图片的类型和尺寸不由输入图片dst这个变量来决定,而是,类型保持跟src的类型一致,尺寸由输入图片src的尺寸和dsize(或者fx和fx)共同决定。
有4种参数: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样 CV_INTER_CUBIC - 立方插值. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def resize(img,width,height): res=cv2.resize(img,(width,height),interpolation=cv2.INTER_...
resize(img, (0, 0), resized_img, h_mult, w_mult) # 输出缩放后的图像高度,宽度,色彩通道数量 print('resized to image shape:', resized_img.shape) ```python 可以看到如下输出: > resized to image shape: (74, 86, 3) ### 5,指定使用最临近插值方式进行缩放 我们使用cv2.INTER_NEAREST定义...