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OpenCV 图片缩放

OpenCV图片缩放 resize方法 对图像进行缩放的最简单方法就是调用OpenCV中resize函数。resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。...上采样:就是图片放大,使用PryUp函数。将图像在每个方向放大为原来的两倍,新增的行和列用0填充,使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积,获得新增像素的近似值。...下采样:就是图片缩小,使用PryDown函数。对图像进行高斯内核卷积,然后将所有偶数行和列去除。 上、下采样都存在一个严重的问题,那就是图像变模糊了,因为缩放的过程中发生了信息丢失的问题。...参考代码 #include #include #include using namespace cv; int main...注意:通过上图resize2与resize4的结果比较,我们可以看出:采用图像金字塔缩放与图片resize方法的结果不太一致。图像金字塔缩放的结果明显要模糊!

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opencv保存图片

保存图片 cv2.imwrite('xxx.jpg',img) 以上是保存图片的方法  我们还是先导入库之后,窗口大小及其他先设置好: import cv2 #导入cv2库 cv2.namedWindow...WINDOW_NORMAL) # 创建一个窗口名字为window cv2.resizeWindow('img', 800, 600) # 更改窗口的大小 img = cv2.imread('1.jpg') 保存图片其实与点击键盘按键退出的原理是一样的...,只不过修改的只是当我们点击键盘的某一个键时编程保存图片即可: 若我们点击s键时,则是保存图片: (key & 0xFF == ord('s')): cv2.imwrite('baocun.jpg...else: print(key) cv2.destroyAllWindows() 因为我们写的是: cv2.imwrite('baocun.jpg',img) 就是说我们保存时,保存的图片名字是...baocun.jpg 所以,显示图片后我们点击s时,就会有一个保存图片在我们的根目录下:

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python opencv numpy旋转图片

参考链接: Python中的numpy.rot90 python旋转图片  背景  在图像处理中,有的时候会有对图片进行角度旋转的处理,尤其是在计算机视觉中对于图像扩充,旋转角度扩充图片是一种常见的处理...这种旋转图片的应用场景也比较多,比如用户上传图片是竖着的时候,不好进行处理,也需要对其进行旋转,以便后续算法处理。...常见的旋转处理有两种方式,一种是转化为numpy矩阵后,对numpy矩阵进行处理,另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理,以实现旋转角度的结果。 ...原始图像:  opencv函数  旋转中常用的函数有以下几个函数  cv2.transpose: 对图像矩阵进行转置处理  img = cv2.imread(origin_img_path) img_transpose...旋转90度  逆时针    使用opencv函数的转置操作+翻转操作实现旋转使用numpy.rot90实现   def rotateAntiClockWise90(img_file):  # 逆时针旋转

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opencv介绍+python调取图片

opencv介绍 简介 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。...python调取图片 前期准备 下载安装 python 下载安装 opencv(在上篇文章中详细讲解了安装) 有一个python编译软件(推荐pycharm) 准备一张图片(注意存放路径) 程序 本程序非常简单...,只需要调用opencv库,加上几行简单的代码即可。...import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("D:/123.jpg")#读取指定位置的一副图片 print("aa") cv2.namedWindow(..."Image") #初始化一个名为Image的窗口 cv2.imshow("Image",img) # 显示图片 cv2.waitKey(0) #等待键盘触发事件,释放窗口 12345678 运行结果

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...# 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 x = y = 10 # 坐标 w = 100 # 矩形大小(宽、高) color...的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master...完整实现代码: import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...# 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 x = y = 10 # 坐标 w = 100 # 矩形大小(宽、高) color...的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master...完整实现代码: import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor

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