cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数dsize不为0时,dst的大小为size:否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定.dst的类型(type)和src图像相同 dsize - 目标图像大小.当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出: 所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0 fx - 水平轴上的比例因子.

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w

http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101r0yx.html opencv2 矩阵方式 resize图像缩放代码(转载) (2014-05-16 09:55:35) 转载▼   分类: Opencv_Function 最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下.opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了.下面是一个c++的openc

opencv提供了一种图像缩放函数 功能:实现对输入图像缩放到指定大小 函数原型: void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) 函数参数: InputArray src:输入图像,可以是Mat类型 OutputArray dst:输出图像,其尺寸由第三个参数dsize(如果dsize不为0),当dsize为0,输出图像的尺寸由src.si

图像缩放是一种比较简单的图像处理操作,这里给出opencv中的代码, opencv的版本C语言接口 int resize_c() { const char *pstrImageName = "lena.jpg"; const char *pstrSaveImageName = "lena缩放图.jpg"; const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图"; const char *pstrWindowsDstTitle

平时我们写图像处理的代码时,如果需要缩放图片,我们都是直接调用图像库的resize函数来完成图像的缩放.作为一个机器视觉或者图像处理算法的工作者,图像缩放代码的实现应该是必须掌握的.在众多图像缩放算法中,最近邻内插算法和双线性内插算法最为基本和常见,所以这篇文章就说一说如何用c++实现这两种算法下的图像缩放. 最近邻内插 最近邻内插这种算法就是根据原图像和目标图像的尺寸,计算缩放的比例,然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素,过程中自然会产生小数,这时就采用四舍五入,取与这个点最相近的点,当

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

python图像转字符画需要用到matplotlib.pyplot库,视频转字符画需要用到opencv库,这里的代码基于python 3.5 图像转字符画需要先将图像转为灰度图,转灰度图的公式是 gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b,因为matplotlib图像的色彩排序是RGB的(opencv是BGR),所以如果不用库函数,可以使用以下代码实现灰度转换: gray = 0.2126 * pic[:,:,0] + 0.7152 * pic[:,:

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

作者 : 韩曙亮 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/50232767 一. 基础操作 1. 设置图像显示效果 (1) 轮廓模式 切换到轮廓模式 : -- 加载视图 : "文件" -> "打开" 指定 .ai 文件; -- 轮廓模式 : 选择 "视图" -> 轮廓, 快捷键 Ctrl + Y; -- 轮廓模式样式 : -- 切换回预览模式 : "

本周的作业是自己通过公式编写图像旋转与缩放的代码.今天先通过调用函数的方法来实现. 图像的旋转: A=imread('2.jpg'); J=imrotate(A, 30); subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(J);title('旋转后的图'); 运行结果: 图像缩放: I=imread('2.jpg'); F=imresize(I,1.5,'nearest'); imwrite(F,'3.jpg'); S=im

jQuery相对与Flash的魔力已经贯穿整个网络.尽管,Flash层被认为是用于网页设计的首选,然而随着jQuery的出现,以及他的酷似Flash的交互式特效使得网页更加的优雅——Flash开始靠边站了. 相比笨重的Flash,使用jQuery可以轻松的创建复杂的自定义动画效果以及提供友好的SEO,因此在两者之间的选择也就是明摆着的事儿了. 一些酷炫的jQuery 图片效果,类似于不同方向滑入,轻松添加动画,掷入.排序.放大效果,摇拍,图片拍摄效果,滑动效果以及大量其他的仅仅需要少量编码的特效

图像几何变换(缩放.旋转)中的常用的插值算法 在图像几何变换的过程中,常用的插值方法有最邻近插值(近邻取样法).双线性内插值和三次卷积法. 最邻近插值: 这是一种最为简单的插值方法,在图像中最小的单位就是单个像素,但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数,那么就对这个浮点坐标进行简单的取整,得到一个整数型坐标,这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值.取整的方式就是:取浮点坐标最邻近的左上角的整数点. 举个例子: 3*3的灰度图像,其每一个像素点的灰度如下所示 我们要通过缩放,将它变成一个4

参考:Python 中使用PIL中的resize 进行缩放 参考:Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作(模糊.边缘增强.锐利.平滑等) 参考:廖雪峰 - Pillow 实现代码如下: from PIL import ImageGrab img = Image.open('D:/tmp/4.jpg') # 获取图像的大小 print(img.size) # 获取图像 width print(img.size[0]) # 获取图像 height print(img.size[1])

转自:https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8205121.html 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 cvResize () 原型: voidcvResize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR ); 说明: src 表示输入图像.dst表示输出图像.intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值,CV_INTER_LINEAR

x, y = img_.shape[0:2] img_ = cv2.resize(img_, (int(y/2), int(x/2))) 实现图像长宽缩小为原来的一半

UIImage *img1 = [UIImage imageNamed:@"1448941176867"]; //将UIImage转换为IplImage格式 IplImage *pimage = [self convertToIplImage:img1]; //缩放图片 //比例值 float fScale = 0.4; CvSize cvsize; cvsize.width = pimage->width * fScale; cvsize.height = pimage -&g

前几天弄了下django的图片上传,上传之后还需要做些简单的处理,python中PIL模块就是专门用来做这个事情的. 于是照葫芦画瓢做了几个常用图片操作,在这里记录下,以便备用. 这里有个字体文件,大家可以在自己的系统中选取一个,我这打包放在网盘中  下载 一 图样 原始图片 操作一: 缩略图(通常不用这个方式,因为图片质量损坏太大) 操作二 : 旋转图片中的某一部分 操作三: 给图片添加一个图片水印, 2张图层合并       操作四: 给图片添加文字水印,这个用的比较多, 我这里弄了个白色通

#图像的缩放操作 #cv.resize(src,dsize,dst=None,,fx=None,fy=None,interpolation=None) #src->原图像,dsize->目标图像的大小(列*行(和其他API不同),fx->相对于原图的水平轴比列,fy->相对于原图的竖直轴的比例 #interpolation—>插入方式 )(一般dsize和fxfy只设其一,会自动推算另一个) image = cv.imread("E:/pictures/1.jpeg