interpolation=cv2.INTER_CUBIC

时间: 2024-01-13 18:17:07 浏览: 174
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cubic_interpolation

interpolation=cv2.INTER_CUBIC是OpenCV中resize()函数的一个参数，用于指定图像缩放时的插值方法。Cubic插值是一种高质量的插值方法，它可以在缩放图像时保留更多的细节信息，因此在图像放大时使用Cubic插值可以得到更好的效果。但是，Cubic插值的计算量较大，因此在实时应用中可能会影响程序的运行速度。除了Cubic插值，OpenCV中还提供了其他的插值方法，如INTER_LINEAR、INTER_AREA等。
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interpolation

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zip

Python_SDN.zip_SDN_SDN python_opencv 缩放_sdn opencv_图片缩放

resized_bicubic = resize_image('input.jpg', (new_width, new_height), cv2.INTER_CUBIC) 为了评估和比较这些算法的效果，可以将原始图像与缩放后的图像并排放置，或者通过量化指标如PSNR（峰值信噪比）和...

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。 3. 创建保存文件夹及其子文件夹。 4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用高斯噪声模拟真实场景中的噪声。加噪声程度通过sig数组随机...

img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4062: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

这个错误消息意味着OpenCV在执行图像调整大小时出现问题。它指出输入图像的大小为空（即“ssize.empty()”）。这可能是由于读取图像时出现问题，或者由于在调整大小之前未正确加载图像。您可以尝试检查您的图像路径...

interpolation=cv2.INTER_CUBIC在新版本里怎么用

interpolation=cv2.INTER_CUBIC在新版本中的用法与旧版本并没有太大的区别。在新版本中，仍然可以使用该参数来指定图像缩放时的插值算法，以提高图像质量。下面是一些代码示例： - 在cv2.resize()函数中使用： ...

class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb)

img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 这样，整个 openimage 函数应该像这样： def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*....

ROWS = 150 COLS = 150 # # ROWS = 128 # COLS = 128 CHANNELS = 3 def read_image(file_path): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR) return cv2.resize(img, (ROWS, COLS), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度：") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：关！" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：开！" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict if __name__ == '__main__': result = predict() for i in result: print(i)

这段代码是一个使用 VGG 模型进行图片分类的程序。代码中首先定义了图片的尺寸和通道数，然后定义了一个读取图片并进行缩放的函数 read_image。接着定义了一个预测函数 predict，其中加载了之前训练好的 VGG 模型并...

interpolation=cv2.inter_cubic

interpolation=cv2.inter_cubic是OpenCV库中用于图像缩放的一种插值方法。它使用三次样条插值来重新采样图像像素，可以得到较平滑的图像缩放结果。在进行图像缩放时，根据原始图像像素之间的距离，使用插值方法来...

interpolation_fn = { "cv_nearest": cv2.INTER_NEAREST, "cv_bilinear": cv2.INTER_LINEAR, "cv_bicubic": cv2.INTER_CUBIC, "cv_area": cv2.INTER_AREA, "cv_lanczos": cv2.INTER_LANCZOS4, "pil_nearest": PIL.Image.NEAREST, "pil_bilinear": PIL.Image.BILINEAR, "pil_bicubic": PIL.Image.BICUBIC, "pil_box": PIL.Image.BOX, "pil_hamming": PIL.Image.HAMMING, "pil_lanczos": PIL.Image.LANCZOS, }[degradation]解析

例如，如果 degradation 的值为 "cv_nearest"，则返回的是 OpenCV 库中的最近邻插值方法常量 cv2.INTER_NEAREST。 使用这种方式可以方便地将不同的插值方法名称映射为相应的插值方法常量，从而使代码更加简洁...

def cameraAnalysis(self, frame): frame = cv2.resize(frame, (640, 360), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 因为摄像头问题，对图像进行了大小修改 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图 # cv2.imshow("gray", gray) ret, binary = cv2.threshold(gray, 140, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 # cv2.imshow("binary", binary) blurred = cv2.GaussianBlur(binary, (3, 3), 0) # 高斯滤波处理 # cv2.imshow("blur", blurred) # 显示滤波图像 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 建立7 * 7的卷积核 closed = cv2.morphologyEx(blurred, cv2.MORPH_RECT, kernel) # 去除噪点 # cv2.imshow("closed", closed) ret, binary = cv2.threshold(closed, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 再次二值化 # cv2.imshow("binary", binary) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 寻找轮廓 if len(contours) != 0: ball_position = self.detect(frame, contours) cv2.imshow("frame", frame) # print(ball_position) return ball_position else: return [0]

这段代码是用于相机图像分析的函数。它首先将输入的图像大小调整为640x360像素，并将其转换为灰度图像。然后，通过对灰度图像进行阈值处理和高斯模糊，得到一个二值化图像。接下来，使用形态学操作去除噪点，并再次...

resized_image = cv2.resize(image, (32, 32), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.error: OpenCV(4.8.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4062: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize' Process finished with exit code 1

这个错误通常是由于输入图像的大小不符合要求导致的。请确保你的图像对象 image ...另外，你还可以尝试使用其他插值方法，如 cv2.INTER_LINEAR 或 cv2.INTER_CUBIC，来替换 cv2.INTER_AREA 看是否能解决问题。

frame = cv2.resize(frame, (500, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

你的第一个问题是：frame = cv2.resize(frame, (500, 400), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)是用来做什么的？ 这行代码是用来调整图像大小的。cv2.resize()函数可以改变图像的大小，第一个参数是要处理的图像，第...

def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

这是一个 Python 函数，用于调整图像的大小。它使用 OpenCV 库，通过调整图像的宽度和高度来实现大小的调整。...常用的插值方法有 INTER_LINEAR、INTER_CUBIC 和 INTER_AREA 等。函数的输出是调整后的图像。

resize = cv2.resize(thresh, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 之后怎么查看图片

可以使用以下代码来查看...cv2.imshow("Resized Image", resize) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这将在一个名为“Resized Image”的窗口中显示调整大小后的图像，并等待用户按下任意键来关闭该窗口。

帮我改善这段代码import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread(r'C:\Users\18740\Desktop\opencv自学文件\22.png') #假设目标大小为宽度为 800 像素，高度为 600 像素 cv::Size targetSize(800, 600); #将 targetSize 赋值给 ssize 变量 cv::Size ssize = targetSize; res = cv.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv.INTER_CUBIC) #或者 height, width = img.shape[:2]

resized_img = cv.resize(img, targetSize, interpolation=cv.INTER_CUBIC) # 获取图像的高度和宽度 height, width = img.shape[:2] 在这个改进后的代码中，我们将目标大小直接传递给 cv.resize() 函数，而...

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/DATA/jaffeim.ages(1)/test2.py", line 33, in <module> img = cv2.resize(image, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\imgproc\src\resize.cpp:4052: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

img = cv2.resize(image, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 在调用 cv2.resize 方法时，传入的 image 参数可能为空，导致断言失败。 要解决这个问题，您可以检查一下 image 是否为空或者是否...

def img_cut_roi_resize_to_target_black(img_txt_path,result_path): img_total = [] txt_total = [] file = os.listdir(img_txt_path) for filename in file: first, last = os.path.splitext(filename) if last == ".bmp": # 图片的后缀名 img_total.append(first) # print(img_total) else: txt_total.append(first) for img_ in img_total: if img_ in txt_total: filename_img = img_ + ".bmp" # 图片的后缀名 # print('filename_img:', filename_img) path1 = os.path.join(img_txt_path, filename_img) img = cv2.imread(path1) h, w = img.shape[0], img.shape[1] # 直接读取原图的长宽不会失真 img = cv2.resize(img, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # resize 图像大小，否则roi区域可能会报错 # plt.imshow('resized_img',img) # 会报错，之后再次查看resize后的图片（已解决） # plt.show() filename_txt = img_ + ".txt" # print('filename_txt:', filename_txt) n = 1 with open(os.path.join(img_txt_path, filename_txt), "r+", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: for line in f: aa = line.split(" ") x_center = w * float(aa[1]) # aa[1]左上点的x坐标 y_center = h * float(aa[2]) # aa[2]左上点的y坐标 width = int(w * float(aa[3])) # aa[3]图片width height = int(h * float(aa[4])) # aa[4]图片height lefttopx = int(x_center - width / 2.0) lefttopy = int(y_center - height / 2.0) # roi = img[lefttopy+1:lefttopy+height+3,lefttopx+1:lefttopx+width+1] # [左上y:右下y,左上x:右下x] (y1:y2,x1:x2)需要调参，否则裁剪出来的小图可能不太好 roi = img[lefttopy:lefttopy + height, lefttopx:lefttopx + width] # 目前没有看出差距 roi = img_resize_to_target_black(roi) # roi = cv2.copyMakeBorder(roi, 50, 50, 50, 50, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255]) # 是将原图长宽各个

方向上添加50个像素的白边，但是这里注释掉了，可能是因为不需要这个步骤了。... cv2.imwrite(os.path.join(result_path, img_ + "_" + str(n) + ".bmp"), roi) n += 1 最后，该函数返回一个空值。

[ WARN:0@2.505] global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('1.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "F:\pycharm\group report\biaoding.py", line 53, in <module> img2 = cv2.resize(img2, None, fx=0.4, fy=0.4, interpolation = cv2.INTER_CUBIC) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4062: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'

根据你提供的信息，看起来你在尝试使用 OpenCV 中的 cv2.resize 函数来将一张图片缩小，但是出现了错误。错误信息显示图片无法被打开或读取，请检查文件路径和文件完整性。另外，还有一个关于图片大小的断言错误。...

def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

这段代码定义了一个名为resize的函数，用于调整图像的大小。它接受以下参数： - image：要调整大小的图像。 - width：目标图像的宽度...插值方法可以根据需要进行更改，常见的有cv2.INTER_LINEAR和cv2.INTER_CUBIC等。

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