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...
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...
在命令行中运行以下命令可以安装OpenCV库: pip install opencv-python 1. 3. 导入OpenCV库 安装完成后,我们需要在Python程序中导入OpenCV库。使用以下代码导入OpenCV库: importcv2 1. 4. 加载图像 在使用resize函数之前,我们需要加载要调整大小的图像。可以使用cv2.imread函数加载图像。以下是加载图像的代码: image=cv...
print('Original Dimensions : ', img.shape) resized = cv2.resize(img, None, fx=0.6, fy=0.6, interpolation=cv2.INTER_AREA) print('Resized Dimensions : ',resized.shape) cv2.imshow("resized_img", resized) cv2.waitKey(0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 不保留高宽比 例如,改变...
resize 方法可以实现图像大小变换,包含缩放,默认的方法是刚才提及的双线性插值算法。 方法定义如下: dst=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None) 参数说明: src:输入图像 dsize:输出图像的大小。如果该参数为 0,表示缩放之后的大小需要通过公式计算,dsize = Size(round(fx*src.cols...
cv2.imshow("img_resize", img_resize) # 等待按键则执行下一句话 cv2.waitKey(0) # 关闭openCV打开的所有窗口 cv2.destroyAllWindows() # 显示resize 图片的shape print(img_resize.shape) # <---(3) (1). 你可能不理解src.shape什么意思,之后会细说,这里也是简单提一下,src是我们的图片,也可以说是...
resize函数在opencv中用的可谓是最多的之一,缩放单张图片可用下述写法: import cv2 img1=cv2.imread("left.png",1)# 参数1表示以彩色图像读取 img2=cv2.imread("right.png",1)x,y=img1.shape[0:2]# 获取图像的宽和高 img_test1=cv2.resize(img1,(int(y/4),int(x/4)))# 注意x,y的顺序不要写...
运行Python的编辑器:Jupyter notebook 示例目的 使用OpneCV的cv2.resize()函数对图片进行放大与缩小。 实现代码 1,加载图片 从文件中加载图像,并输出该图片的大小(高度和宽度) importcv2# 加载OpenCVimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载Matplotlib.pyplot存进pltimg=cv2.imread("cook.jpeg")# 读取/加载 图片print('...
使用cv2.resize()函数实现对图像的缩放,但要注意cv2.resize()函数内的dsize参数与原图像的行列属性是相反的,也就是:目标图像的行数是原始图像的列数,目标图像的列数是原始图像的行数。 下面举例说明cv2.resize()函数的用法: import cv2 img=cv2.imread('E:/python_opencv/tupian.jpg') ...
我们的目标是编写 OpenCV 和 Python 代码来识别图像中的这十个数字状态中的每一个。 设计OpenCV 数字识别器 我们将使用恒温器图像作为输入: image-20211108140921872 识别的步骤: 步骤1:定位恒温器上的 LCD。这可以使用边缘检测来完成,因为塑料外壳和 LCD 之间有足够的对比度。