cv2.INTER_NEAREST

时间: 2023-10-10 22:06:44 浏览: 106
cv2.INTER_NEAREST是OpenCV中的一个插值方式常量。它代表最近邻插值,即将目标像素的值设置为最接近它的原始像素的值。这种插值方法计算速度快,但可能会导致图像边缘的锯齿状效果。在使用cv2.resize函数时,可以通过指定interpolation参数为cv2.INTER_NEAREST来使用最近邻插值方式进行图像的缩放操作。通过这种方式,可以快速地调整图像的大小,并且保留了原始像素的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [opencv,cv2插值方式选择最近邻cv2.INTER_LINEAR仍然产生新的类别的可能原因之一。](https://blog.csdn.net/york1996/article/details/124468981)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [插值](https://blog.csdn.net/ZJpingfanzhilu/article/details/108222439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

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