请编写一个python代码,其中需要使用cv2对图像resize为224*224,使用中值滤波并进行归一化对图像进行处理。使用plt.imshow将处理前后的图像分别展现出来

时间: 2023-03-08 17:35:09 浏览: 40
import cv2 import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('image.jpg') resized_image = cv2.resize(img, (224, 224)) blur_image = cv2.medianBlur(resized_image, ksize = 3) normalized_image = cv2.normalize(blur_image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(resized_image) plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(normalized_image) plt.show()
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请编写一个python代码,其中需要使用cv2对图像resize为224*224,使用中值滤波并进行归一化对图像进行处理。将处理前后的图像分别展现出来

import cv2 import numpy as np# 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg')# 将图像resize为224*224 img_re = cv2.resize(img, (224, 224))# 使用中值滤波 img_mid = cv2.medianBlur(img_re, 5)# 归一化 img_norm = np.zeros((224, 224), dtype=np.float64) img_norm = cv2.normalize(img_mid, img_norm, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_64F)# 展示处理前后的图像 cv2.imshow("img_re", img_re) cv2.imshow("img_mid", img_mid) cv2.imshow("img_norm", img_norm)cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

使用python,但是不适用cv库,设计并编写一个程序对任意一个bmp格式的图片进行缩小放大,给出详细代码

### 回答1: 下面是一个可以缩小和放大任意 BMP 格式图片的 Python 程序的示例代码,不使用 OpenCV 库: ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image def resize_image(filepath, scale_factor): """ 缩小或放大图片 :param filepath: 图片文件路径 :param scale_factor: 缩放因子,小于1缩小,大于1放大 :return: None """ # 打开图片 with Image.open(filepath) as im: # 获取图片尺寸 width, height = im.size # 缩放图片 im_resized = im.resize((int(width*scale_factor), int(height*scale_factor))) # 保存缩放后的图片 im_resized.save(filepath) if __name__ == '__main__': filepath = 'example.bmp' scale_factor = 0.5 # 缩小一半 resize_image(filepath, scale_factor) ``` 请注意,在这个示例中,缩放因子小于 1 时图片将被缩小,缩放因子大于 1 时图片将被放大。 使用方法: - 将上面的代码复制到一个新的文件中,比如"resize_img.py" - 终端下执行 python resize_img.py - 如果你要放大或缩小的图片命名为example.bmp放在程序同一目录下,程序会自动读取并缩放。 - 如果要改变缩放比例,将scale_factor改为你想要的值即可。 ### 回答2: 使用Python对任意BMP格式的图片进行缩小放大并不依赖cv库,可以使用PIL库(Pillow),下面是一个基于PIL库的示例代码: ```python from PIL import Image def resize_image(input_image_path, output_image_path, scale): image = Image.open(input_image_path) width, height = image.size new_size = (int(width * scale), int(height * scale)) resized_image = image.resize(new_size) resized_image.save(output_image_path) # 使用示例: input_image = "input_image.bmp" # 输入图片路径 output_image = "output_image.bmp" # 输出图片路径 scale = 2 # 缩小放大比例,大于1为放大,小于1为缩小 resize_image(input_image, output_image, scale) ``` 在上述代码中,我们首先导入了`Image`类来使用PIL库中的图像处理功能。然后定义了`resize_image`函数,接受输入图像路径、输出图像路径和缩小放大比例作为参数。在函数内部,我们打开输入图像,并获取其宽度和高度。然后根据比例计算出新的大小,并使用`resize`函数对图像进行缩小放大操作。最后,我们保存处理后的图像到输出路径。 使用示例中,你需要将`input_image.bmp`替换为你想要处理的BMP格式图片的路径,`output_image.bmp`替换为输出图像的路径,`scale`替换为你想要的缩小放大比例。运行该Python程序后,会将输入图像按照指定的比例进行缩小或放大,并保存为输出图像。 ### 回答3: 使用Python可以对任意一张bmp格式的图片进行缩小和放大。下面是一个使用Pillow库的示例代码: ```python from PIL import Image def resize_image(image_path, size): # 打开原始图片 image = Image.open(image_path) # 进行缩放 resized_image = image.resize(size) # 返回缩放后的图像 return resized_image def save_image(image, save_path): # 保存图像 image.save(save_path) # 测试 image_path = "example.bmp" # 原始图片路径 save_path = "resized_image.bmp" # 缩放后的图片保存路径 new_size = (400, 300) # 新的尺寸,即缩放后的尺寸 # 缩小图片 resized_image = resize_image(image_path, new_size) # 保存缩小后的图片 save_image(resized_image, save_path) # 放大图片 enlarged_image = resize_image(image_path, new_size) # 保存放大后的图片 save_image(enlarged_image, save_path) ``` 这个代码使用了Python的Pillow库,它是Python Imaging Library(PIL)的一个分支,支持bmp、jpeg、png、gif等多种图像格式的处理。首先,`resize_image()`函数打开原始图片,然后根据指定的尺寸进行缩放,最后返回缩放后的图像。`save_image()`函数将图像保存到指定的路径。在测试部分,你需要提供原始图片的路径、保存缩放后图片的路径以及新的尺寸。运行程序后,将会生成缩小和放大后的图片。

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