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使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪

使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪 在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放使用对cv2.typing.MatLike...操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像: 可以去https://github.com.../murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours/blob/master/Resources/shapes.png地址下载 使用Opencv-python对图像进行缩放和裁剪的示例代码如下所示...) imgResize = cv2.resize(img,(1000,500)) # 将原图缩放成1000*500 print(imgResize.shape) # 打印缩放后的图像大小 imgCropped...) # 显示缩放后的图像 cv2.imshow("Image Cropped",imgCropped) # 显示对原图裁剪后的图像 cv2.waitKey(0) # 永久等待按键输入 cv2

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java swing 怎样添加背景图片并且能根据窗口大小进行缩放

* @param _height 整型,窗口的高度 * @param _imgPath 图片的URL,可用相对路径 */ public CustomImgPanel...)); g.drawImage(image, 0, 0,width,height, this); } } 上面是定义CustomImgPanel这个类的代码,下面看怎样使用它...,所以我取的高度和宽度是屏幕的高度和宽度,这个大家根据自己的情况来调整咯,好了,初始化的时候设好了,那当用户改变窗口大小的时候如果图片大小不改变的话会很难看,这会导致老板的脸色也很难看,呵呵,所以需要监听一个父窗口大小变化...,并根据情况来调整图片的大小,这样才显得比较智能,嘿嘿,有代码有真相: /** * 监听最外层窗口的resize事件,并根据新的窗口大小来调整背景图片的尺寸 * @param evt.../form/images/mainBg.jpg"); this.mainPanel.add(imgPanel,-1); } 这个是外层JFrame的监听方法,当改变大小事件触发时

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【说站】css如何使用scale()方法进行缩放

css如何使用scale()方法进行缩放 1、缩放是指缩放和放大。在CSS3中,我们可以使用scale()方法根据中心点缩放元素。...2、三种方法可以缩放scale(),scaleX(x)、scaleY(y)、scale(x,y)。...(1)scaleX(x):元素仅水平缩放(X轴缩放); (2)scaleY(y):元素仅垂直缩放(Y轴缩放); (3)scale(x,y):元素水平方向和垂直方向同时缩放(X轴和Y轴同时缩放); 实例...对元素进行缩放: img{         transition: .2s;}     .img-wrapper:hover img{         transform: scale(1.2);     ...}       scaleX()水平方向       scaleY()垂直方向       scale()双方向 以上就是css使用scale()方法进行缩放的方法,希望对大家有所帮助。

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matlab使用缩放颜色显示图像-imagesc

imagesc函数基本用法: imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像,该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。...图像将根据需要进行拉伸和定向。 imagesc是将三维数据绘制到2-D曲面上。这个函数最初用于图像数据,是绘制2-D矩阵的一个很好的工具。...imagesc与图像函数的不同之处在于,数据会自动缩放以适应色彩图的范围。这个特性使得用imagesc表示矩阵比用image容易得多。我们建议使用imagesc从2-D矩阵绘制数据。...下面的示例展示了如何使用imagesc绘制矩阵以及如何更改颜色轴限制。这个代码创建了一个铜方轴,从视觉上看,几乎具有三维效果。...这并不影响图的大小,而只是改变了坐标轴上的标签。imagesc很容易使用,在从二维矩阵绘制数据时,它具有很大的通用性。

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如何使用MaskRCNN模型进行图像实体分割

目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向,主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在,并对其进行探测和精确定位。...传统的目标检测流程采用滑动窗口进行区域选择,然后采用 SIFT、HOG 等方法进行特征提取,最后采用 SVM、Adaboost 进行类别判断。...基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN,Yolo 和 Yolo2,SSD 等,对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示: 从上图中可以看出,目标检测主要指检测一张图像中有什么目标,并使用方框表示出来...Inference,找到气球部分的 mask 掩码;使用 open cv 的 API,把图片中非气球部分的图像转换为黑白色。...ROI Pooling/Align 是把原图的左上角和右下角的候选区域映射到特征图上的两个对应点,这个可基于图像缩放比例进行映射。

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PHPGD库如何使用SVG格式进行图像处理

使用PHP GD库进行图像处理是PHP编程开发中常用的技术,而将其与SVG格式结合使用可以使图像处理更加灵活、高效和美观。本篇文章将围绕PHP GD库如何使用SVG格式进行图像处理展开探讨。...PHPGD库如何使用SVG格式进行图像处理SVG是可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics)的缩写,是一种基于XML的开放标准矢量图形文件格式,支持图像的无损放大和缩小,同时还可以用...文件大小小SVG格式文件大小小,因为它们只是一堆数学公式,不像位图格式需要存储成千上万的像素点。这使得SVG格式图像可以在Web上快速加载,节省带宽和空间。3....可编辑性强由于SVG格式图像是由数学公式描述而成的,因此可以轻松编辑图像形状、颜色、大小等各种属性,使其能够适应各种需求,非常灵活。三、PHP GD库如何使用SVG格式进行图像处理?...在使用PHP GD库对PNG格式的图片进行图像处理时,就像使用任何其他支持的格式一样,可以使用GD库中提供的函数绘制、剪切、改变大小、旋转、加水印、合并等操作。

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使用SCF进行图像分类

背景 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息,是人们转递与交换信息的重要来源,也是图像识别领域的一个重要问题,图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题...,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。...一般来说,图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述,然后使用分类器判别物体类别,因此如何提取图像的特征至关重要。...但是如果靠自己实现一个图像识别算法是不容易的,我们可以使用ImageAI来完成这样一个艰巨的任务。...技术方案 使用云函数实现,详细步骤如下: 在云控制台新建python云函数模板 编写代码,实现如下: from imageai.Prediction import ImagePrediction import

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使用 CNN 进行图像分类

欠采样:对数据量大的类别进行采样,降低二者的不平衡程度。 数据扩充:对数据量小的类别进行扩充。...图像分类模型 提升分类模型精度的方法 数据扩充(数据增强) 深度学习依赖于大数据,使用更多的数据已被证明可以进一步提升模型的精度。...随着扩充的处理,将会免费获得更多的数据,使用的扩充方法取决于具体任务,比如,你在做自动驾驶汽车任务,可能不会有倒置的树、汽车和建筑物,因此对图像进行竖直翻转是没有意义的,然而,当天气变化和整个场景变化时...,对图像进行光线变化和水平翻转是有意义的。...参考资料 不懂得如何优化CNN图像分类模型?这有一份综合设计指南请供查阅 【技术综述】你真的了解图像分类吗?

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使用Python进行图像处理

下面是一个关于使用Python在几行代码中分析城市轮廓线的快速教程 说一句显而易见的话:轮廓线很美。 在本文中,我们将学习如何从图片中获取轮廓线轮廓。类似于: 让我们开始吧。...最终,即使使用B&W图像,我们也能分辨出轮廓线。 1.2模糊步骤 中值和归一化滤波器步骤都是用于在保持边的同时对信号的噪声进行滤波的步骤。...拉普拉斯算子可以被视为卷积,这只是使用泰勒近似的导数的定义。 二阶导数是这样的: 这是一个核,我们将在图像上运行,它将为我们提供二阶导数图像。 1.4应用1/0阈值 我们不关心二阶导数是正还是负。...它解释了如何使用拉普拉斯滤波器以非深度学习的方式应用边缘检测 它解释了如何使用图像进行从头到脚的实验,以及如何创建一个有效的图像处理管道 当然,这本身很有趣,因为它为你提供了一个分析不同城市轮廓线的工具...你可以看到,城市A和城市B有不同的概况,特别是使用提取的信号,我们可以通过以下方式深化这项研究: 提取轮廓线的平均值、中值和标准差 使用深度学习对城市轮廓线进行分类 对轮廓线与时间进行统计研究(轮廓线如何随时间演变

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使用 OpenCV 进行图像分割

图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程,它可以降低图像的复杂性,从而使分析图像变得更简单 分割在实际应用中的使用 在癌细胞检测系统中可以看到独特而著名的应用之一,其中图像分割被证明在从图像中更快地检测疾病组织和细胞方面发挥了关键作用...代码实现 导入库 加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理 执行分段的步骤: 将图像转换为RGB格式 将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...该过程遵循一种简单易行的方法,通过一定数量的先验固定的集群对给定图像进行分类。 该算法实际上从图像空间被划分为 k 个像素的开始,表示 k 个组质心。...使用 Python 实现图像分割是广受欢迎的技能,并且有很多相关的培训可供使用。...使用 python 库是一种更简单的实现方式,它在使用之前不需要任何复杂的要求——当然除了 Python 编程和 Pandas 的基本知识。

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Zynq7020 使用 Video Processing Subsystem 实现图像缩放

目前市面上主流的FPGA图像缩放方案如下:1:Xilinx的HLS方案,该方案简单,易于实现,但只能用于Xilinx自家的FPGA;2:非纯Verilog方案,大部分代码使用Verilog实现,但中间的...Video In to AXI4-Stream IP核将RGB视频流转换为AXI4-Stream视频流;然后调用Xilinx官方的Video Processing Subsystem IP核将输入视频进行任意尺寸图像缩放操作...Subsystem区别在于手写的看得到 3、设计思路详解 本文使用Xilinx Zynq7000系列FPGA Zynq7020实现Video Processing Subsystem图像缩放,输入视频源采用...Video In to AXI4-Stream IP核将RGB视频流转换为AXI4-Stream视频流;然后调用Xilinx官方的Video Processing Subsystem IP核将输入视频进行任意尺寸图像缩放操作...1280x720,HDMI输出分辨率300x300;ov5640输入分辨率1280x720,HDMI输出分辨率1600x800;ov5640输入分辨率1280x720,HDMI输出分辨率1920x1080; 主函数进行相应的图像缩放操作

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图像分类】使用经典模型进行图像分类

图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分,是计算机视觉中重要的基础问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础,在许多领域都有着广泛的应用。...这里将介绍如何在PaddlePaddle下使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型进行图像分类...使用GoogLeNet模型 GoogLeNet在训练阶段使用两个辅助的分类器强化梯度信息并进行额外的正则化。...模型 Inception-v4模型可以通过下面的代码获取, 本例中使用的模型输入大小为3 * 224 * 224 (原文献中使用的输入大小为3 * 299 * 299): out = inception_v4...image_list_file是一个文本文件,每一行为一个图像路径。代码使用paddle.infer判断image_list_file中每个图像的类别,并进行输出。 |3.

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使用OpenCV测量图像中物体的大小

上篇,我们学习了一项重要的技术:将一组旋转的边界框坐标按左上、右上、右下和左下排列的可靠性如何。 今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像中物体的大小。请务必阅读整篇文章,看看是如何做到的!...测量图像中物体的大小类似于计算相机到物体的距离——在这两种情况下,我们都需要定义一个比率来测量每个计算对象的像素数。 我将其称为“像素/度量”比率,我将在下面中对其进行更正式的定义。...“单位像素”比率 为了确定图像中对象的大小,我们首先需要使用参考对象执行“校准”(不要与内在/外在校准混淆)。...在这个例子中,我们将使用0.25美分作为我们的参考对象,在所有的例子中,确保它总是我们图像中最左边的对象。...使用这个比率,我们可以计算图像中物体的大小。 用计算机视觉测量物体的大小 现在我们了解了“像素/度量”比率,我们可以实现用于测量图像中对象大小的Python驱动程序脚本。

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