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...
img_test1 = cv.resize(img, (int(y / 2), int(x / 2))) cv.imshow('resize0', img_test1) cv.waitKey() # 最近邻插值法缩放 # 缩放到原来的四分之一 img_test2 = cv.resize(img, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25, interpolation=cv.INTER_NEAREST) cv.imshow('resize1', img_test2) cv.wa...
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,...
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、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...
在OpenCV-Python教程:色彩空间变换一文中我们介绍了在色彩空间对图像进行转换的方法,比如BGR转换为GRAY格式的灰度图,BGR色彩空间转换为HSV色彩空间,这篇文件将介绍图像在几何空间的转换,包括图片的缩放、转置、翻转等等。 1、缩放resize() resize()可以实现图片大小的缩小或放大,接口形式: ...
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`...
Python OpenCV 图像的几何变换,先说不平凡的 resize 函数 interplolation 缩放时的插值方式 interplolation 为缩放时的插值方式,有以下几种方式,这些是今天要探索的重点内容。 cv.INTER_NEAREST:最近邻插值; cv.INTER_LINEAR:双线形插值(默认设置); cv.INTER_CUBIC:4x4 像素邻域的双三次插值; ...
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...
但是我们有时候希望resize之后不产生新的像素值,而是产生利用最近邻点的像素值作为新产生的像素值。要实现这个操作只需要将interpolation=cv2.INTER_NEAREST,这个参数的默认值是双线性插值,几乎必然会产生新的像素值。 补充知识:python+OpenCV最近邻域插值法 双线性插值法原理 ...