先来看一下resize函数的原型,如下. C++: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) 输入是要改变的图,输出是改变后的图片. 通常使用时,像笔者都是计算好输出图片的尺寸,然后直接在dsize里面设置.比如输入图片是1280*960分辨率的,输出图片要设置为640*480,那么dsize就是Size(6

这是文档中的函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数说明src:要resize的原图,应该是一个矩阵 dsize:希望得到图像的shape,是一个tuple类型的数据,注意,这里是宽*高,而我们平常img.shpae得到都是高*宽 fx,fy 一般不会用到,所以我没有去研究 interpolation: 插值方法(详见下表,参考https://blog.csdn.net/JNingWei/article/

opencv提供的热死则函数原型如下:void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); 在使用的过程中需要验证不同的resize方式对于最后精度的影响,在代码中是这样写的: cv::resize( againstLetPedestrianInput.v_imgin[0], img1_resize, cv::Size

在用c++代码复现matlab代码时,遇到两者resize函数的结果不相同的问题. opencv: resize(image1, reTmp, Size(, ), , , cv::INTER_LINEAR); matlab: tmp=imresize(img,[ ],'bilinear','AntiAliasing',false); 以一张500×396的彩色图片为例,resize到(50,50): matlab  imresize代码: img=imread('image/cluo.jpg')

opencv roi区域 resize之后,roi的引用已不是原图的引用,而是内存拷贝产生的子图像. http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/45250823

转自: https://blog.csdn.net/weixin_36340947/article/details/77095924 转自: https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/77618819 opencv提供了line()函数来对直线的绘制.其原型如下: void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lin

1,原理 在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛. 越是简单的模型越适合用来举例子,我们就举个简单的图像:3*3 的256级灰度图.假如图像的象素矩阵如下图所示(这个原始图把它叫做源图,Source):       234 38 22       67 44 12       89 65 63 这 个矩阵中,元素坐标(x,y)是这样

一.漫水填充算法 该算法通过一个指定的种子点,来分析整张图片上的像素,并设置像素差异阈值,在阈值类的点,最后变成相同的颜色.该方法通过上下限和连通方式来达到不同的连通效果. 该方法常用与标记和分离图像的一部分,以便于对其做进一步的分析和处理,填充的结果总是连通的区域. API:void floodFill(源图像,掩码,Point 种子点,scaral 染色值,Rect* 重绘区域的最小边界矩形区域,scaral 与种子点颜色的负差最大值,scaral 与种子点颜色的正差最大值,int 操作方式

原文地址: https://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html --------------------------------------------------------------------------------- 1,原理 在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛. 越是简单

问题描述在windows平台上,本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件,加载模型进行前向测试的时候,发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢,打算用opencv的resize做替换,因此更改了输入图片到模型中的预处理过程,使用caffe.io.Transformer进行预处理的过程如下: import numpy as np import sys,os # 设置当前的工作环境在caffe下 caffe_root = '/home/xxx/caffe

OpenCV Error: Assertion failed (ssize.area() > ) /modules/imgproc/src/imgwarp. 根据错误提示,查看一下opencv源码中的imgwarp.cpp 发现出错处为opencv的resize()函数的如下行: void cv::resize( InputArray _src, OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y, int i

opencv的resize默认的是使用双线性插值INTER_LINEAR,也可以是尝试其他的方式进行插值操作 if (param.random_interpolation_method()) { // 0: INTER_NEAREST // 1: INTER_LINEAR // 2: INTER_CUBIC // 3: INTER_AREA // 4: INTER_LANCZOS4 ; cv::resize(cv_img_origin, img, cv::Size(new_width, new_

目录 opencv学习笔记D01 一.图片读取 二.图片保存 三.图片展示 四.图片缩放 五.四种常用插值方式的比较 1.最近邻插值 2.双线性插值 3.区域插值 4.三次样条插值 我是尾巴: opencv学习笔记D01 @ opencv,Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效--

经常用到ffmpeg中的sws_scale来进行图像缩放和格式转换,该函数可以使用各种不同算法来对图像进行处理.以前一直很懒,懒得测试和甄 别应该使用哪种算法,最近的工作时间,很多时候需要等待别人.忙里偷闲,对ffmpeg的这一组函数进行了一下封装,顺便测试了一下各种算法. 简单说一下测试环境,我使用的是Dell的品牌机,i5的CPU.ffmpeg是2010年8月左右的当时最新版本编译而成,我使用的是其静态库版本. sws_scale的算法有如下这些选择. #define SWS_FAST_BI

Kinect SDK v2预览版,获取数据的基本流程的说明.以及取得Color图像的示例程序的介绍. 上一节,是关于当前型号Kinect for Windows(后面称作Kinect v1)和次世代型的Kinect for Windows的开发者预览版(后面称作Kinect v2 预览版)的配置比较和介绍. 从这一节开始,是Kinect的各种数据的取得方法的比较和介绍.   Color Camera Kinect和通常的Web摄像头一样,搭载了 Color Camera,可以取得Color图像.

经常用到ffmpeg中的sws_scale来进行图像缩放和格式转换,该函数可以使用各种不同算法来对图像进行处理.以前一直很懒,懒得测试和甄别应该使用哪种算法,最近的工作时间,很多时候需要等待别人.忙里偷闲,对ffmpeg的这一组函数进行了一下封装,顺便测试了一下各种算法. 简单说一下测试环境,我使用的是Dell的品牌机,i5的CPU.ffmpeg是2010年8月左右的当时最新版本编译而成,我使用的是其静态库版本. sws_scale的算法有如下这些选择. #define SWS_FAST_BIL

线性插值 先讲一下线性插值:已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1),要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值(反过来也是一样,略): y−y0x−x0=y1−y0x1−x0 y=x1−xx1−x0y0+x−x0x1−x0y1 上面比较好理解吧,仔细看就是用x和x0,x1的距离作为一个权重,用于y0和y1的加权.双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值. 双线性插值 在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值

sws_scale的算法有如下这些选择. #define SWS_FAST_BILINEAR 1#define SWS_BILINEAR 2#define SWS_BICUBIC 4#define SWS_X 8#define SWS_POINT 0x10#define SWS_AREA 0x20#define SWS_BICUBLIN 0x40#define SWS_GAUSS 0x80#define SWS_SINC 0x100#define SWS_LANCZOS 0x200#define

数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB/LEVELDB读取数据和标签, 转换(http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/) 可以使用convert_imageset转换 ImageData: 直接读取图片数据 .... top: 输出数

目录 NCNN简介 NCNN注意事项 NCNN使用心得 小技巧 小想法 NCNN简介 ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架.ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用.无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架.基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖.ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等. 关于安装.编译.使用步骤等不在赘述,官

1. 图像读取 opencv的python和c++读取的图像结果不一致,是因为python和c++采用的opencv版本不一样,从而使用的解码库不同,导致读取的结果不同. 详细内容参考:https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/11655404.html 2. 图像变换 PIL和pytorch的图像resize操作,与opencv的resize结果不一样,这样会导致训练采用PIL,预测时采用opencv,结果差别很大,尤其是在检测和分割任务中比较明显. 3. 数值计