opencv怎么调图片大小

可以使用OpenCV中的resize函数来调整图片的大小。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')

# 调整图片大小
width, height = 500, 500
resized_img = cv2.resize(img, (width, height))

# 显示原图和调整后的图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)

# 等待键盘输入，关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，resize函数的第一个参数是要调整大小的图片，第二个参数是要调整到的目标大小，即`(width, height)`，可以根据实际需求进行修改。

相关问题

opencv调节图片大小

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。要调节图片大小，可以使用OpenCV中的resize函数。该函数有两个主要参数，第一个是要调整大小的图像，第二个是目标大小。例如，可以使用以下代码将图像调整为700x375的大小：

resized = cv.resize(img, (700, 375), interpolation=cv.INTER_AREA)

其中，img是原始图像。resize函数还可以使用插值方法来处理图像的像素值。在上述示例中，使用了INTER_AREA插值方法，该方法适用于缩小图像。如果需要放大图像，可以使用其他插值方法，如INTER_LINEAR或INTER_CUBIC。调整大小后，可以使用imshow函数来显示调整后的图像：

cv.imshow('Resized Image', resized)

如果需要，还可以将调整后的图像保存到文件中。可以使用imwrite函数来实现，如下所示：

cv.imwrite('d:/OpenCV/resized_img.jpg', resized)

这将把调整后的图像保存为名为resized_img.jpg的文件，并将其存储在d:/OpenCV目录下。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV基础（3）使用OpenCV调整图像大小](https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/120368057)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [如何用OpenCV改变图片的大小？](https://blog.csdn.net/weixin_51567891/article/details/123166517)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

opencv 调节图片清晰度

要调节图片的清晰度，可以使用OpenCV中的高斯滤波（GaussianBlur）函数或者锐化（Sharpen）函数。

高斯滤波函数可以用来平滑图像，去除噪点和细节，从而增强图像的清晰度。该函数的调用方式如下：

blurred = cv2.GaussianBlur(image, (ksize, ksize), sigmaX)

其中，image是要处理的图像，ksize是高斯核的大小，sigmaX是X方向的标准差。

锐化函数可以用来增强图像的细节和清晰度，该函数的调用方式如下：

kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharpened = cv2.filter2D(image, -1, kernel)

其中，kernel是一个3x3的锐化核，-1表示输出图像与输入图像的深度一致。

使用这两个函数可以调节图像的清晰度，需要根据具体的情况进行调试。