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cv2.resize()

交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation .resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 放大图像 fx = 1.6 fy = 1.2 enlarge = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 显示 cv2.imshow("src", img) cv2.imshow("shrink", shrink) cv2.imshow("enlarge", enlarge ) cv2.waitKey(0)

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opencv: cv2.resize 探究(源码)

但是问题来了,cv2.resize这个api却是个小例外。因为它的参数输入却是 宽×高×颜色通道。    查看官方文档 Geometric Image Transformations : resize Resizes an image. =INTER_LINEAR )¶ Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst C: void 由以下语段可知, cv2.resize 的 dsize 的参数输入是 x轴×y轴,即 宽×高: dst – output image; it has the size dsize (when it is /origin_pic.jpg') print ('origin_pic.shape = {}'.format(origin_pic.shape)) resize_pic = cv2.resize(src

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    opencv: 图像缩放(cv2.resize)

    Syntax cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst interpolation 选项 所用的插值方法 Code 附上自己写的实验代码: import cv2 pic = cv2.imread('. /Elegent_Girl.jpg') pic = cv2.resize(pic, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imshow('', pic ) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() Note: 使用cv2.resize时,参数输入是 宽×高×通道 ,与以往操作不同,需要注意。 具体参见opencv: cv2.resize 探究(源码)。

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    python cv2.resize函数high和width注意事项说明

    cv2.resize()函数: #缩放到原来的二分之一 img= cv.resize(img, (int(width / 2), int(high / 2))) 此时需要传入的形状又是(width 不知为什么要这么设定,为什么shape和resize方法的位置不能统一呢,不注意还容易出错。 补充知识:通过cv2.resize()来改变图片大小 如下所示: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image=plt.imread('timg.jpg ') res=cv2.resize(image,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) plt.imshow(res) 其中对于cv2.resize()函数: 常见的还有CV_INTER_NN,CV_INTER_AREA等 以上这篇python cv2.resize函数high和width注意事项说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    身份证号码识别(python)

    .resize((warped1[0:height1, 0:num1_width]), (32,32), cv2.INTER_AREA) num2 = cv2.resize((warped1[0:height1 (32,32), cv2.INTER_AREA) num5 = cv2.resize((warped1[0:height1, num4_width:num5_width]), (32,32), cv2 num7 = cv2.resize((warped1[0:height1, num6_width:num7_width]), (32,32), cv2.INTER_AREA) num8 = cv2.resize ), cv2.INTER_AREA) num13 = cv2.resize((warped1[0:height1, num12_width:num13_width]), (32,32), cv2.INTER_AREA cv2.resize((warped1[0:height1, num14_width:num15_width]), (32,32), cv2.INTER_AREA) num16 = cv2.resize

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    python人脸识别

    5 人脸检测 import cv2 as cv def face_detect_demo(): #将图片转换为灰度图片 gray=cv.cvtColor(reSize,cv.COLOR_BGR2GRAY 2] reSize = cv2.resize(img, (int(width / 3), int(height / 3)), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) gray = cv2.cvtColor(reSize, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\software\python3.8.2 (gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别 .imshow('result', reSize) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ?

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    图像处理: 五种 插值法

    .resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) shrink_LINEAR = cv2.resize(img, size, interpolation =cv2.INTER_LINEAR) shrink_AREA = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA) shrink_CUBIC = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) shrink_LANCZOS4 = cv2.resize(img, size, interpolation =cv2.INTER_LANCZOS4) # 放大图像 fx = 1.2 fy = 1.1 enlarge_NEAREST = cv2.resize(img, (0, =cv2.INTER_AREA) enlarge_CUBIC = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC

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    openCV 简单物体识别

    ("B", cv2.resize(B ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) #cv2.imshow("G", cv2.resize(G ,(int(0.3*W),int(0.3*H))) ) #cv2.imshow("R", cv2.resize(R ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) 然后分离小鸡等白色的部分: 小鸡的红色分量和蓝色分量都很亮。 B_ = B.copy() #深拷贝,防止串扰 B_[np.where(R<240)] =0 #红色通道稍暗的像素在蓝色通道置零 cv2.imshow("B_0", cv2.resize(B_ ,(int B_ = np.where(B_<230,0,255).astype(np.uint8) #亮度小的置零 cv2.imshow("B_", cv2.resize(B_ ,(int(0.3*W),int (np.uint8) #亮度小的置零 #cv2.imshow("R_", cv2.resize(R_ ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) drawRect(R_, img1st, W/

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    07: 图像几何变换

    目标 实现旋转、平移和缩放图片 OpenCV函数:cv2.resize(), cv2.flip(), cv2.warpAffine() 教程 图像的几何变换从原理上看主要包括两种:基于2×3矩阵的仿射变换 缩放图片 缩放就是调整图片的大小,使用cv2.resize()函数实现缩放。 可以按照比例缩放,也可以按照指定的大小缩放: import cv2 img = cv2.imread('drawing.jpg') # 按照指定的宽度、高度缩放图片 res = cv2.resize (img, (132, 150)) # 按照比例缩放,如x,y轴均放大一倍 res2 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR 接口文档 cv2.resize() cv2.filp() cv2.warpAffine() cv2.getRotationMatrix2D() 引用 本节源码 Geometric Transformations

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    CV基础教程:图像上的几何变换

    注意:用这种方式调整图像大小会损失很多信息 使用OpenCV模块调整图像大小 通过使用cv2.resize()缩小图像 通过使用cv2.resize()放大图像 将图像的高度和宽度均缩小到原来的一半 .resize(img, (w//2, h//2), interpolation = cv2.INTER_NEAREST) img_n = cv2.resize(img_n, (w, h), interpolation , (w//2, h//2), interpolation = cv2.INTER_LINEAR) img_b = cv2.resize(img_b, (w, h), interpolation = cv2 w//2, h//2), interpolation = cv2.INTER_AREA) img_a = cv2.resize(img_a, (w, h), interpolation = cv2.INTER_AREA = cv2.INTER_CUBIC) img_c = cv2.resize(img_c, (w, h), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) # Downscaling

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    Python:数据预处理加速办法

    预处理加速 核心就是:多进程 例子 import glob import os import cv2 ### Loop through all jpg files in the current folder ### Resize each one to size 600x600 for image_filename in glob.glob("*.jpg"): ### Read in the image data img = cv2.imread(image_filename) ### Resize the image img = cv2.resize(img, (600, 600) ): ### Read in the image data img = cv2.imread(image_filename) ### Resize the image img = cv2.resize(img, (600, 600)) ### Create a pool of processes.

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    numpy 去除多张图片共同背景

    示例代码: import cv2 import numpy as np #计算多张相似图片的共同背景 img1st = cv2.imread('24.png') H,W, chanels = img1st.shape cv2.imshow("1st image", cv2.resize(img1st ,(int(0.3*W),int(0.3*H)))) #原图像素高,缩小了了好显示 p = np.ones(img1st.shape #比较异同 p *= delta # 逻辑与,全部图中相同的 cv2.imshow("background", cv2.resize(p*img1st ,(int(0.3*W),int(0.3 任一通道为真则为真 #p_any = p_any.repeat(3).reshape(H,W,3) #cv2.imshow("without background1", cv2.resize(img1st 更严,三通道都同的才算背景 p_all = p_all.repeat(3).reshape(H,W,3) cv2.imshow("background removed", cv2.resize(img1st

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    浅谈tensorflow 中的图片读取和裁剪方式

    cv2.resize()裁剪后的图片还是以 numpy array 的方式保存的, 数值的取值范围是(0~255) image_cv2 = cv2.resize(rgb_image) image=cv2 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 也可以使用这个函数直接转换成RGB 形式 plt.imshow(rgb_image) # 通过cv2.resize ()裁剪后的图片还是以 numpy array 的方式保存的, 数值的取值范围是(0~255) image_cv2 = cv2.resize(rgb_image) 补充知识:tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别 (io.imread和cv2.imread)以及(transform.resize和cv2.resize) Tensorflow中,在训练图片数据之前,需要先对图片进行预处理,读图和裁剪是最基本的两步。 .resize() 和 transform.resize() 1.通过cv2.resize()裁剪后的图片还是以 numpy array 的方式保存的, 数值的取值范围是(0~255) ?

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    六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移

    ()函数实现,具体如下: result = cv2.resize(src, dsize[, result[. fx[, fy[, interpolation]]]]) 其中src表示原始图像,dsize 例如: result = cv2.resize(src, (160,160)) result = cv2.resize(src, None, fx=0.5, fy=0.5) 图像缩放:设(x0, y0 #读取图片 src = cv2.imread('test.jpg') #图像缩放 result = cv2.resize(src, (200,100)) print(result.shape) 需要注意的是,代码中 cv2.resize(src, (200,100)) 设置的dsize是列数为200,行数为100。 同样,可以获取原始图像像素再乘以缩放系数进行图像变换,代码如下所示。 [:2] print(rows, cols) #图像缩放 result = cv2.resize(src, None, fx=0.3, fy=0.3) #显示图像 cv2.imshow("src",

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    Python OpenCV 图片反色、调

    def resize(img,width,height): res=cv2.resize(img,(width,height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) .imread(path,0) #cv2.imshow('Image', img) #cv2.waitKey (0) #cv2.destroyAllWindows() return R.G.B image: img2[i,j] = (255-image[i,j][0],255-image[i,j][1],255-image[i,j][2]) return img2 def resize (img,width,height): res=cv2.resize(img,(width,height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) return res txt','a') #results you want to save for i in img_path: img=load_img(i) img_res=resize

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    20行代码教你用python给证件照换底色

    import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=

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    20行代码教你用python给证件照换底色

    import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=

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    import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=

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    import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx= import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=

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    基于python代码批量处理图片resize

    出差做PPT,要放一些图片上去,原图太大必须resize,十几张图片懒得一一处理了,最近正好在学python,最好的学习方式就是使用,于是写了一个批量处理图片resize的代码,在写的过程中,熟悉了python 自己的os模块和opencv的cv2模块。 .imread读入图片,读入格式为IMREAD_COLOR''' img_array=cv2.imread(os.path.join(path,i),cv2.IMREAD_COLOR) '''调用 cv2.resize函数resize图片''' new_array=cv2.resize(img_array,(IMG_SIZE,IMG_SIZE)) img_name=str(ind)+'.jpg )[0] + '.png' dct = os.path.join(file_path, r_name) os.rename(src, dct) 以上这篇基于python代码批量处理图片resize

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