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 INTER_NEAREST | 最近邻插值 opencv使用:img = cv.resize(img,(width,height),interpolation=cv.INTER_NEAREST) 在一维...
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.INTER_LINEAR(较快效果也不错)。默认情况下,所有的放缩都使用cv.INTER_LINEAR。 例子 保留高宽比 以下是我们将在其上进行实验的尺寸(149,200...
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,...
print('img_ret1.shape:',img_ret1.shape) cv2.imshow('lena-resize',img_ret1) img_ret2 = cv2.resize(img1,None,fx=0.5,fy=0.3) print('img_ret2.shape:',img_ret2.shape) cv2.imshow('lena-resize2',img_ret2) cv2.waitKey(0) 运行结果: cv2.__version__: 4.5.2 img_ret1.shape: (...
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、...
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`...
在使用cv2.resize函数时,需要注意图像的通道顺序问题。通常来说,OpenCV读取的图像通道顺序是BGR,而其他库(如PIL)通常使用RGB通道顺序。因此在调整图像大小前,需要注意将图像的通道顺序转换为一致,避免在后续处理中出现错误。 五、实际应用场景举例 cv2.resize函数在实际的图像处理和计算机视觉应用中具有广泛的应用,下面将...
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...
resie_2 = cv2.resize(img, dsize=(0, 0), fx=2, fy=2) # 几种插值方式: # 1.双线性插值(默认) linear = cv2.resize(img, dsize=(cols // 2, rows //2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 2.最邻近插值 nearest = cv2.resize(img, dsize=(cols //2, rows //2), interpolation=cv2...
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...