常见的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。 -最近邻插值:最近邻插值方法是一种简单且计算速度较快的插值方法。它通过找到离目标位置最近的已知像素值,将该像素值作为新图像中对应位置的像素值。最近邻插值在保留图像整体结构的同时,容易引入锯齿状的伪影。在OpenCV中,可以使用`cv2.resize`函数的插值...
《OpenCV插值算法原理》介绍了最邻近插值和双线性插值的原理。 二、缩放函数resize介绍 2.1、调用语法 图像缩放使用函数resize,可以将图像按照指定大小或缩放因子进行缩放。 dst = resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) 2.2、参数及返回值说明 src:输入图像 dsize:缩放到的目标图像...
cv2.INTER_LINEAR:双线性插值 cv2.INTER_NEAREST:最近邻插值 cv2.INTER_CUBIC:双三次插值 cv2.INTER_AREA:区域插值 根据你的需求选择合适的插值方法。例如,我们选择双线性插值: interpolation_method=cv2.INTER_LINEAR 1. 步骤4:调整图像大小 使用cv2.resize()函数调整图像大小。你需要提供新的图像尺寸: new_width=...
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...
python-opencv 图像几何变换--缩放、平移、旋转 回到顶部 缩放 缩放是调整图片的大小,可以指定输出图像尺寸大小,也可以指定缩放比例。 opencv函数原型 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、...
细看了一下,在学习的第 9 天就去涉及,实在不够明智,故略过本部分理论知识,直接使用 OpenCV 里面 resize 方法实现插值算法。 resize 方法格式与参数 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,interpo...
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...
现在，我们使用每种插值方法将其缩放 10 倍。用于执行此操作的 OpenCV 命令是 dst=cv2.resize(src,dsize[,fx[,fy[,interpolation]]])其中 fx 和 fy 是沿 x 和 y 的比例因子，dsize 是指输出图像大小，插值标志是指我们要使用的方法。您指定 (fx, fy) 或 dsize，OpenCV 会自动计算另一个。我们来看看...
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...