在PyTorch中,我们可以使用resize算子来调整图像的尺寸。 OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,它提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。OpenCV广泛应用于图像和视频分析领域,具有许多强大的功能和算法。在OpenCV中,我们可以使用resize函数来调整图像的尺寸。 现在,让我们开始详细讨论PyTorch resize算子和OpenCV...
OpenCV及其常用库函数介绍 1. 图像读取与显示 cv2.imread(filepath,flags)读取图像文件 cv2.imshow(wname,img)显示图像 cv2.imwrite(file,img,num)保存一个图像 2. 图像转换 cv2.cvtColor(p1,p2) 颜色空间转换。 cv2.resize:调整图像大小。 cv2.flip:图像翻转。 3. 图像处理 cv2.GaussianBlur:高斯模糊。 cv2....
resize=Compose([ Resize((224,224)), ToTensor() ]) print(resize(img_pil).shape) ### torch.Size([3, 224, 224]) 3、解析Resize函数 如图所示,Resize函数有两个参数,第一个是size,很好理解,就是缩放大小。第二个是interplolation,是插值方法,有多重选择,下面我们来看一下,适用于tensor的有三种选择PI...
这里主要工作是对数据进行预处理,在第一部分中的__getitem__函数的增强部分,转为openCV图像处理如下,其他直接调用dnn模块下的readNetFromONNX(modelPath)即可。 cv::Mat img = cv::imread(imgPath); img.convertTo(img, CV_32FC3); cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB); cv::resize(img, img...
('img', img)#中值滤波:用卷积核框起来的数中的中值代替#img = cv2.medianBlur(img1, 5)#cv2.imshow('img', img)#将几张图片一起显示,注意img1和img2大小要相等,可以先resizeimg1= cv2.resize(img1, (700, 533))#合并之前先调整到一致的大小res= np.hstack((img1, img2))#横着一排res = np...
在Opencv中,可以使用各种函数和方法来实现不同的图像处理或计算机视觉任务。以下是一些常见的任务及对应的代码示例: 图像处理 importcv2# 转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 图像缩放resized_image=cv2.resize(image,(new_width,new_height))# 图像翻转flipped_image=cv2.flip(image...
OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小,C++中的函数原型如下: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); 1. 函数参数说明: src:输入,原图像,即待改变大小的图像;
读取图像一般是两个库:opencv和PIL 1、使用opencv读取图像 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import cv2 image=cv2.imread("/content/drive/My Drive/colab notebooks/image/cat1.jpg") print(image.shape) (490, 410, 3) 2、使用PIL读取图像 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代...
可以看出,其实这里就是对图进行Resize操作,插值方法默认为bilinear。这里其实就可以通过opencv的cv2.resize()接口完成改写 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2 y=cv2.resize(x,[64,128]) ToTensor操作 CLASStorchvision.transforms.ToTensor[SOURCE] ...
使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换 本文将分成3个部分,第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸,并从该表示中重建人脸图像。最后部分使用神经网络在视频的每一帧中创建与源视频中相同但具有目标视频中人物表情的人脸。然后将原人脸替换为假...