(new_width * height / width) # 根据比例计算新高度,以保持纵横比 # 使用resize函数调整图像大小 resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 显示原始图像和调整大小后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Resized Image', resized...
img= cv2.imread("./Pictures/python.png")print('Original Dimensions :',img.shape) width= 440height= img.shape[0]#keep original heightdim =(width, height)#resize imageresized = cv2.resize(img, dim, interpolation =cv2.INTER_AREA)print('Resized Dimensions :',resized.shape) cv2.imshow("Resize...
改变图像大小意味着改变尺寸,无论是单独的高或宽,还是两者。也可以按比例调整图像大小。 这里将介绍resize()函数的语法及实例。 语法 函数原型 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....
Resize(im, thumb) #resize the original image into thumb #cv.PyrDown(im, thumb) cv.SaveImage("thumb.png", thumb) # save the thumb image cv2: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('messi5.jpg') res = cv2.resize(img,None...
python opencv resize操作 opencv的resize cv2.resize函数说明 resize是opencv库中的一个函数,主要起到对图片进行缩放的作用。 1. example: 以下代码就可以将原图片转化为宽和长分别为300,300的图片。width和height可以自己任意指定,不论大小。 import cv2 as cv...
调整图像宽高是最基本的图像大小调整任务。在OpenCV中，我们可以使用cv2.resize()函数来实现图像宽高的调整。cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) -> dst 该函数接受三个参数：原始图像src、目标图像的尺寸dsize以及需要调整的插值方法等。其中src、dsize是必须参数，其它参数可选。可...
resized_image3 = cv2.resize(image3, (dimension, dimension)) resized_image4 = cv2.resize(image4, (dimension, dimension)) 然后,我创建一个空画布,表示为 NumPy 数组,具有指定的维度 (canvas_dimension) 和三个通道(表示 RGB 颜色通道),最后通过使用数...
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...
使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪的示例代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread("Resources/shapes.png")# 读取本地图像print(img.shape)imgResize=cv2.resize(img,(1000,500))# 将原图缩放成1000*500print(imgResize.shape)# 打印缩放后的图...
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...