python opencv resize import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('input.jpg') # 获取原始图像的宽度和高度 height, width = image.shape[:2] # 定义新的大小 new_width = 640 # 新宽度 new_height = int(new_width * height / width) # 根据比例计算
repeat=2000im=cv2.imread('lena512_colour.png')start=time.time()foriinrange(repeat):tmp=Image.fromarray(im)tmp=tmp.resize((1024,1024),resample=Image.BILINEAR)im_resized=np.array(tmp)print('PIL resize - total time of%dis%.3fs'%(repeat,time.time()-start))# PIL resize - total time of...
import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 1. 2. 3. 二、显示图像 使用函数cv2.imshow(wname,img)显示图像,第一个参数是显示图像的窗口的名字,第二个参数是要显示的图像(imread读入的图像),窗口大小自动调整为图片大小 cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(...
pip install opencv-contrib-python 🌟 图像缩放:cv2.resize函数详解 cv2.resize是OpenCV中用于调整图像尺寸的核心函数。 📖 函数定义 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv2.resize(src,dsize,fx=0,fy=0,interpolation=cv2.INTER_LINEAR) ...
图像缩放主要是调用resize()函数实现,result = cv2.resize(src, dsize[, result[.fx, fy[,interpolation]]]) 其中src表示原始图像,dsize表示缩放大小, fx,fy也可以表示缩放大小倍数,他们两个设置一个即可实现图像缩放。 eg: result = cv2.resize(src, (160, 60)) | result = cv2.resize(src, None, fx...
cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加载图像 flags=0 cv2.IMREAD_UNCHANGED:加载包含Alpha通道的图像 flags=-1 注意 而不是这三个标志,你可以简单地传递整数1,0或-1。 取自于:https://blog.csdn.net/hubingshabi/article/details/80144706 CV2 读取图片, CV2展示图片: ...
OpenCV Resize Image - We learn the syntax of cv2.resize() and how to use this function to resize a given image. We can use cv2.resize() function to upscale, downscale, or resize to a desired size (considering or not considering the aspect ratio).
cv2.resize 是Python中用于图像尺寸调整的核心函数。关键参数：src：需要调整尺寸的原始图像。dsize：设定的目标尺寸，以宽高的形式提供。dst：输出调整后的图像，如果不指定，函数会返回一个新的图像。fx 和 fy：分别是宽和高方向上的比例因子，如果只提供一个，另一个将自动匹配。interpolation：插值...
python 小亿 159 2024-02-23 09:47:26 栏目: 编程语言 cv2.resize是OpenCV库中的一个函数,用于改变图像的大小。通过cv2.resize函数可以实现图像的放大、缩小、裁剪等操作。该函数可以接受多种插值方法参数,以调整图像的尺寸和质量。cv2.resize函数常用于图像处理和计算机视觉领域。 0 赞 0 踩...
对比中，作者使用了512x512的彩色Lena图片。首先测试了cv2的resize速度，采用双线性插值将图片resize到1024x1024。随后尝试了PIL，对比输入输出均为PIL Image时的性能。结果显示，cv2明显优于PIL。作者查阅资料后发现，PIL在与其他数据类型转换时的额外开销影响了其性能，而优化版本的Pillow-SIMD也未显著提升...