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 2、最近邻插值与双线性插值 (1)INTER_NEAREST | 最近邻插值 opencv使用:python只需要img = cv.resize(img,(width,height),interpola...
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,改变宽度,高度不变: import cv2 img = cv2.imread...
cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation) interpolation插值方式: 插值方式有INTER_NEAREST 最近邻插值、INTER_LINEAR 双线性插值、INTER_AREA 像素区域重采样、INTER_CUBIC 4*4像素邻域双三次插值、 INTER_LANCZOS4 8*8像素邻域Lanczos插值。其中INTER_LINEAR为默认的插值方法,首选...
importcv2 img=cv2.imread('9.jpg')# 获取原图像的水平方向尺寸和垂直方向尺寸height,width=img.shape[:2]# dsize=(0.5*width,0.5*height)dst=cv2.resize(img,(int(0.6*width),int(0.5*height)),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)cv2.imshow('dst',dst)cv2.waitKey(0) 上述代码与刚才的运行结果一致,此时,...
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) 参数: 参数 描述 src 【必需】原图像 dsize 【必需】输出图像所需大小 fx 【可选】沿水平轴的比例因子 fy 【可选】沿垂直轴的比例因子 interpolation 【可选】插值方式 其中插值方式有很多种: cv.INTER_NEAREST 最近邻插值 cv.INTER_LINEA...
在OpenCV中,可以使用`cv2.resize`函数的插值参数设置为`cv2.INTER_LINEAR`来实现双线性插值。 -双三次插值:双三次插值方法是一种更加精确的插值方法,它在双线性插值的基础上使用了像素周围更多的邻域像素信息,通过三次样条插值进行像素值的计算。这种插值方法可以获得更加平滑和细致的图像结果。在OpenCV中,可以使用`...
cv2.INTER_AREA:区域插值 cv2.INTER_CUBIC:双三次插值 cv2.INTER_LANCZOS4:Lanczos插值 二、示例演示 接下来通过一些具体的示例来演示cv2.resize函数的用法。 1. 调整图像大小 假设我们有一张宽度为640像素、高度为480像素的图像img,现在需要将它调整为宽度为320像素、高度为240像素的图像。我们可以使用cv2.resize函...
cv2.resize() cv2.resize()通过插值的方式来改变图像的尺寸 参数如下 输入Mat数据, dsize:代表期望的输出图像大小尺寸 fx:代表水平方向上(图像宽度)的缩放系数, fy:代表竖直方向上(图像高度)的缩放系数,另外,如果dsize被设置为0(None),则按fx与fy与原始图像大小相乘得到输出图像尺寸大小。 interpolation:插值方式...
cv2.resize(src,(new_width,new_height)) ② 通过参数 fx 和 fy 指定 dsize=Size(round(fx*src.width),round(fy*src.height)) 建议:当缩小图像时,使用区域插值方式(INTER_AREA) 能够得到最好的效果; 当放大图像时,使用双线性插值(INTER_LINEAR) 方式都能够取得较好的效果。
importcv2lean_img=cv2.imread('./lena.jpg')lena_x2_cubic=cv2.resize(lean_img,(0,0),fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 左边为双线性插值,右边有双三次插值,可以看出双三次插值效果好,双线性插值更平滑一点,清晰度不足。 3. 总结 ...