cv2.INTER_CUBIC:双三次插值 cv2.INTER_AREA:区域插值 根据你的需求选择合适的插值方法。例如,我们选择双线性插值: interpolation_method=cv2.INTER_LINEAR 1. 步骤4:调整图像大小 使用cv2.resize()函数调整图像大小。你需要提供新的图像尺寸: new_width=800new_height=600resized_image=cv2.resize(image,(new_widt...
resize(src, dst1, Size(), 2, 2,INTER_NEAREST); resize(src, dst2, Size(), 2, 2, INTER_LINEAR); resize(src, dst3, Size(), 2, 2, INTER_AREA); resize(src, dst4, Size(), 2, 2, INTER_CUBIC); resize(src, dst5, Size(), 2, 2, INTER_LANCZOS4); imshow("src", src); ...
现在，我们使用每种插值方法将其缩放 10 倍。用于执行此操作的 OpenCV 命令是 dst=cv2.resize(src,dsize[,fx[,fy[,interpolation]]])其中 fx 和 fy 是沿 x 和 y 的比例因子，dsize 是指输出图像大小，插值标志是指我们要使用的方法。您指定 (fx, fy) 或 dsize，OpenCV 会自动计算另一个。我们来看看...
因此,在进行图像尺寸调整时需要谨慎选择插值方法,根据具体情况进行调整。 综上所述,我们可以利用Python中的OpenCV库中的resize函数来实现图像的尺寸调整操作,并且通过选择合适的插值方法可以在调整过程中获得更好的效果。在实际应用中,根据具体需求选择合适的插值方法是非常重要的。 3.结论 3.1总结 总结部分主要回顾并...
import cv2 img = cv2.imread("./Pictures/python.png") print('Original Dimensions : ',img.shape) width = 440 height = img.shape[0] # keep original height dim = (width, height) # resize image resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) print('Resized Dimensions : ...
是之前在测试一个预训练好的动作识别模型时使用 OpenCV 进行 resize 和使用 PIL 的 resize 得到的结果完全不同,按照作者的方法使用 PIL 中双线性插值的 resize 可以得到正确的结果,而用 opencv-python 中双线性插值的 resize 却得到了完全错误的结果,改用 opencv-python 中 INTER_AREA 的 resize 可以得到近似但...
缩放只是调整图像的大小。为此,OpenCV带有一个函数cv.resize()。图像的大小可以手动指 定,也可以指定缩放比例。也可使用不同的插值方法。首选的插值方法是cv.INTER_AREA用 于缩小,cv.INTER_CUBIC(慢)和cv.INTER_LINEAR用于缩放。 import numpy as np
interpolation:插值算法类型,或者叫做插值方式,默认为双线性插值 方法返回结果 dst 表示输出图像。 程序的实现 以下案例先将 dsize 设置为 None,在将fx与fy设置为0.5。 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('9.jpg')# 缩放比例:fx=0.5,fy=0.5dst=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2....
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...