imagescale,图像缩放函数) (1) imshow 函数显示灰度图像 使用imshow(I) 或 使用明确指定的灰度级书目:imshow(I,32) 由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围,因而可以使用自定义 大小的调色板。其调用格式如下: imshow(I,[low,high]) 其中,low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。 (2) ...
scale_up_y = 1.2 # Scaling Down the image 0.6 times specifying a single scale factor. scale_down = 0.6 scaled_f_down = cv2.resize(image, None, fx= scale_down, fy= scale_down, interpolation= cv2.INTER_LINEAR) scaled_f_up = cv2.resize(image, None, fx= scale_up_x, fy= scale_up...
#include <iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(int, char**){Mat image = imread("image.jpg");imshow("image", image);waitKey(0);double angle = 45;// get the center coordinates of the image to create the 2D rotation matrixPoint2f center((image.cols - 1) ...
hDCDesktop,&mWinRect); cvWaitKey(0); cvReleaseImage(&pImg);}7 CvvImage.h文件#pragma once#ifndef CVVIMAGE_CLASS_DEF#define CVVIMAGE_CLASS_DEF#include "opencv.hpp"/* CvvImage class definition */class CvvImage{public: CvvImage(); virtual ~CvvImage(); /* Create image (BGR or grayscale)...
(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2) img = cv2.imread("people.jpg") hog = cv2.HOGDescriptor() # 启动检测器对象 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 指定检测器类型为人体 found, w = hog.detectMultiScale(img,0.1,(2,2)) # 加载...
scaleFactor= 1.1, minNeighbors=8, minSize=(55, 55), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE ) # 画出每一个人脸,提取出人脸所在区域 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] ...
#计算边缘信息laplace = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)#求绝对值laplace = cv2.convertScaleAbs(laplace) #显示图像cv2.imshow("origin image",img)cv2.imshow("laplace",laplace) cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 结果 4. Canny函数 OpenCV使用函数cv2.Cann...
IMREAD_GRAYSCALE ( 0)表示把原图作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR (>0) 表示把原图作为RGB图像加载进来 ==注意:== OpenCV支持JPG、PNG、TIFF等常见格式图像文件加载 显示图像 (cv::namedWindos 与cv::imshow) namedWindos功能是创建一个OpenCV窗口,它是由OpenCV自动创建与释放,你无需取销毁它。 常见用法nam...
然后我们在第14-19行解析命令行参数 。我们需要两个参数, - image ,它是包含我们想要测量的对象的输入图像的路径,以及 - width ,它是我们的参考对象的宽度(以英寸为单位),被认为是最左边的我们的形象 。 我们现在可以加载我们的图像并预处理它: # load the image, convert it to grayscale, and blur it ...
resize(image, image2,dsize); 首先定义scale变量,图片要缩放的倍数。 然后用Mat函数创建image矩阵,并加载图像。 Size函数是设置图像框架大小 resize函数调整图片大小。 各函数的要点: CV::Mat 在这里我用的是Mat函数,而网上很多代码是cvMat函数,这个c和c++2个接口,当然c/c++混合使用也没出错,只是为了代码规范,...