(new_width * height / width) # 根据比例计算新高度,以保持纵横比 # 使用resize函数调整图像大小 resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 显示原始图像和调整大小后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Resized Image', resized...
img= cv2.imread("./Pictures/python.png")print('Original Dimensions :',img.shape) width= 440height= img.shape[0]#keep original heightdim =(width, height)#resize imageresized = cv2.resize(img, dim, interpolation =cv2.INTER_AREA)print('Resized Dimensions :',resized.shape) cv2.imshow("Resize...
在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放,使用对cv2.typing.MatLike操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像: 可以去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resou...
改变图像大小意味着改变尺寸,无论是单独的高或宽,还是两者。也可以按比例调整图像大小。 这里将介绍resize()函数的语法及实例。 语法 函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) 参数: 其中插值方式有很多种: 通常的,缩小使用cv.INTER_AREA,放缩使用cv.INTER_CUBIC(较慢)和cv....
cv2.resize(src,dsize,fx=0,fy=0,interpolation=None) 1. 参数说明: src:输入图像。 dsize:输出图像的尺寸(宽,高)。 fx:沿 x 轴的缩放因子(如果指定dsize,则此参数无效)。 fy:沿 y 轴的缩放因子(如果指定dsize,则此参数无效)。 interpolation:插值方法,可选值包括cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_NEAREST...
调整图像宽高是最基本的图像大小调整任务。在OpenCV中，我们可以使用cv2.resize()函数来实现图像宽高的调整。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...
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...
默认使用的是双线性插值法,可以利用opencv提供的 resize 方法来进行图片的缩放 小黑鸭 2020/11/24 2K0 Python OpenCV像素操作 其他 Python OpenCV像素操作环境声明 : Python3.6 + OpenCV3.3 + PyCharm IDE 首先要引入OpenCV和Numpy支持,添加代码如下: import cv2 as cv; import numpy as np; 读写像素对RGB图像...
cv2.resize()是图片缩放函数,可以对图像进行任意缩放操作,例如图像的运算操作只能在两幅图像的shape值一致情况下进行,此时可以适用cv2.resize(),涉及两中方式: 方式一:指明缩放尺寸 img = cv.imread("你希望缩放的图片") # 缩放图像,缩放后尺寸为(400, 300) dst = cv.resize(img, (400, 300)) cv.imshow...
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...