imshow("Inter Linear :: Inter Nearest :: Inter Area :: Inter Area", c); 1. 2. 3. 4. 5. 6.
import numpy as np # 图像缩放 def image_resize(src): h,w,c = src.shape zoom_size = cv.resize(src,(int(w*0.5),int(h*0.5))) cv.imshow("zoom_size", zoom_size) zoom_scale = cv.resize(src,None,fx=0.5,fy=0.5) cv.imshow("zoom_scale", zoom_scale) if __name__ == "__main...
cv2.imshow('image',image) #在图像上绘制文字fromnew_font import cv2_chinese_text img2a= cv2_chinese_text(img_bianhuan,r'缩放', w_x/2-50, h_y/2-50) cv2.imshow('suofang',img2a) #cv2.imshow(r'平移', img_bianhuan2) #cv2.imshow(r'旋转', img_bianhuan3) cv2.waitKey(0) cv2.de...
第二个参数:旋转角度 第三个参数:缩放比例 ''' res = cv.warpAffine(img, rotate, (cols, rows)) cv.imshow('img', img) cv.imshow('res', res) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 效果图
cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如下图所示,图像缩小为(200,100)像素。 需要注意的是,代码中 cv2.resize(src, (200,100)) 设置的dsize是列数为200,行数为100。 同样,可以获取原始图像像素再乘以缩放系数进行图像变换,代码如下所示。
有时，我们只需要按比例调整图像的宽高，而无需指定目标图像的具体尺寸。在这种情况下，我们可以通过设定目标图像的缩放因子来实现按比例调整图像的大小。代码如下：保持宽高比的调整 有时，我们需要调整图像的大小，同时保持图像的宽高比。这可以通过计算需要调整的宽度和高度的比例来实现。总结 OpenCV作为一个功能强大...
cv2.imshow("Image",img)# 显示原图 cv2.imshow("Image Resize",imgResize)# 显示缩放后的图像 cv2.imshow("Image Cropped",imgCropped)# 显示对原图裁剪后的图像 cv2.waitKey(0)# 永久等待按键输入 cv2.destroyAllWindows() 运行结果如下图所示:
该代码使用OpenCV库对图像进行各种转换操作,包括缩放、翻转、旋转和平移等。 ''' import cv2 as cv import numpy as np def main(): # 读入图像 im = cv.imread('lena.jpg') cv.imshow('lena.jpg', im) # 缩放图像 dim = (int(im.shape[1]*1.3), int(im.shape[0]*1.3)) ...
第2行:告诉Python解释器导入Opencv包 第5行:从磁盘加载图像。imread函数将返回一个Numpy数组,表示图像本身 第6行和第7行:imshow函数在屏幕显示图像。第一个参数是一个字符串,是显示图像窗口的名称。第二个参数是图像的引用。最后,调用waitKey函数暂停脚本执行,直到我们按下键盘上的一个键。参数“0”表示无限期等待...