r2=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)

时间: 2023-11-22 18:10:25 浏览: 153
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python cv2.resize函数high和width注意事项说明

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这段代码是使用OpenCV库中的resize()函数，用于缩小图像的大小。其中img是要缩小的原始图像，None表示输出图像大小不指定，fx=0.5表示水平方向缩小到原来的一半，fy=0.5表示垂直方向缩小到原来的一半。resize()函数会返回一个新的图像，这个新的图像被赋值给变量r2。注意，缩小图像大小并不会改变原始图像，而是创建一个新的图像。
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img_test2 = cv.resize(img, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25, interpolation=cv.INTER_NEAREST) cv.imshow('resize1', img_test2) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows() 这段代码首先读取了一个名为test.jpg的...
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img1 = cv2.resize(img,None,fx=10,fy=10,interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

- fx和fy分别为水平和竖直方向上的缩放比例，这里都设为10，表示输出图像的宽度和高度都是原始图像的10倍； - interpolation表示缩放时使用的插值方法，这里设为最近邻插值（INTER_NEAREST），表示输出图像的每个...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("C:/Users/ThinkBook/Desktop/1.jpg") img1 = cv2.resize(img0, dsize = 1, fx = 0.5, fy = 0.5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay = 0)

第3行将img0缩小一倍，得到img1，dsize参数可以用来指定输出图像的大小，fx和fy参数分别表示在水平和垂直方向上的缩放比例； 第4行将img1转换为灰度图像，存储在img2中； 第5行获取img1的高度和宽度，分别存储在...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("C:/Users/86159/Desktop/shijue/8.png") img1 = cv2.resize(img0, dsize = None, fx = 0.5, fy = 0.5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay = 0) #K-means均值聚类 Z = img1.reshape((-1, 3)) Z = np.float32(Z) #转化数据类型 c = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) k = 4 #聚类中心个数，一般来说也代表聚类后的图像中的颜色的种类 ret, label, center = cv2.kmeans(Z, k, None, c, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) center = np.uint8(center) res = center[label.flatten()] img9 = res.reshape((img1.shape)) cv2.namedWindow("W2") cv2.imshow("W2", img9) cv2.waitKey(delay = 0) 根据以上代码分析k-means图像分割实验结果

1. 首先读取一张图像img0，并将其缩小为原来的0.5倍，得到img1。 2. 对img1进行灰度化处理，得到img2。 3. 获取img1的高度h和宽度w，并打印输出。 4. 创建一个名为"W0"的窗口，并将img2显示在窗口中，等待用户按...

img=cv2.resize(img,(0,0),None,0.5,0.5)

- cv2.resize：OpenCV库中的图像缩放函数 - img：待缩放的图像 - (0,0)：输出图像的大小，这里设置为(0,0)表示输出图像的大小与原图像大小成比例 - None：表示不指定缩放方法 - 0.5, 0.5：表示在水平和竖直方向上...

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。

# 加载图片 img = cv2.imread(base + "2.jpg") # img = cv2.resize(img,None,fx=0.4, fy=0.4) # 图片缩放 height,width,channel = img.shape # 获取图像宽高 cv2.imshow("original", img)帮我改成摄像头实时检测

cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认的摄像头，如果有多个摄像头可以逐个尝试 while True: ret, frame = cap.read() # 读取摄像头捕获的一帧图像 if not ret: # 如果没有读取成功则退出循环 break # 在...

large_img1 = cv2.resize(img3, (0, 0), fx=2self.scale, fy=2self.scale) 改为以某个点为基准放大图片

large_img1 = cv2.warpAffine(img, M, (new_w, new_h)) # 显示结果 cv2.imshow('large_img1', large_img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这段代码首先读取原图，然后指定了缩放比例和基准点的坐标...

large_img1 = cv2.resize(img3, (0, 0), fx=2self.scale, fy=2self.scale) 改为以某个像素点为基准放大图片

cv2.imshow('large_img', new_img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中，我们将原始图片放大两倍，并以(100,100)为基准像素点。运行代码后，会显示放大后的图片。你可以根据自己的需求修改...

解释 try: img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.pic_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (480, 320))

这段代码的作用是读取用户选择的图片文件...- cv2.resize(img, (480, 320)) 使用 OpenCV 库的 resize() 函数将图片调整为指定大小，即宽度为 480 像素，高度为 320 像素。 - 最后将处理后的图片赋值给变量 img。

large_img2 = cv2.resize(img4, (0, 0), fx=2self.scale, fy=2self.scale) 将这段代码给为以某个点为基准进行放大

large_img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=scale, fy=scale) # 计算中心点在放大后图像中的位置 large_height, large_width = large_img.shape[:2] large_center_x, large_center_y = int(large_width/2), int(large...

翻译代码def resize(): img_path = "Normalresult" save_path = "result" img_names = os.listdir(img_path) # 以列表的形式获取文件夹中的所有文件的名字和格式（例如：0.jpg） for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) # 将文件的绝对路径与每个文件名字进行拼接，以获取该文件 img = cv2.imread(img) # 读取该文件（图片） # 一是通过设置图像缩放比例，即缩放因子，来对图像进行放大或缩小 res1 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) height, width = img.shape[:2] # 二是直接设置图像的大小，不需要缩放因子 res2 = cv2.resize(img, (int(0.8 * width), int(0.8 * height)), interpolation=cv2.INTER_AREA) dir_name1 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) dir_name2 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name1 + '.jpg'), res1) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name2 + '.jpg'), res2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

然后，代码使用 random 和 string 库中的函数生成随机的文件名，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将缩放后的图像 res1 和 res2 以及原始图像 img 分别保存到指定的保存路径中。最后，代码继续循环处理下一个图片。

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("E:/beans.jpg",0) # 将图片进行灰度处理 imgs=cv2.resize(img,None,fx=1/6,fy=1/6) # 调整图片大小 t1,dst=cv2.threshold(imgs,100,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # 将图片进行反二值化处理 k=np.ones((5,5),np.uint8) # 设定内核为5 img2=cv2.dilate(dst,k) # 将图片进行腐蚀、膨胀处理 img1=cv2.erode(img2,k) img3=cv2.erode(img1,k) img4=cv2.dilate(img3,k) cv2.imshow('image', img4) cv2.imwrite("E:/bin_beans.jpg",img4) # 保存图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img4, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓并绘制 for contour in contours: cv2.drawContours(img4, [contour], 0, (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('image', img4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 输出轮廓数量（也就是豆子的颗粒数） print(len(contours))

cv2 是一个用于图像处理和计算机视觉的库，numpy 是一个用于科学计算的库。这两个库都是 Python 中常用的工具库。 imread() 是 cv2 库中的一个函数，用于从本地磁盘中读取图像。第一个参数是图像文件的路径，第二个...

优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

5. 使用with语句来管理资源，例如cv2.VideoCapture和cv2.imshow，以确保资源的正确释放。 6. 使用argparse模块来解析命令行参数，以方便指定不同的参数和选项。 7. 使用更具描述性的变量名，以增加代码的...

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

import numpy as np import cv2 img=cv2.imread('F:/test.jpg',0) mask_x=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0)#计算x方向梯度 mask_y=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1) img_x=cv2.convertScaleAbs(mask_x)#取绝对值 img_y=cv2.convertScaleAbs(mask_y) mask=cv2.addWeighted(img_x,0.5,img_y,0.5,0)#按权相加 #mask=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1) Archie=cv2.resize(mask,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_AREA)#图片太大了，缩小图片 cv2.imshow('Archie',Archie) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库对图像进行Sobel算子...最后使用cv2.resize()函数将图像缩小，并使用cv2.imshow()函数显示图像，使用cv2.waitKey()函数等待用户按下按键，最后使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

mg1 = cv2.resize(img0, dsize=None, fx=0.5, fy=0.5)解释这串代码

这是一个使用OpenCV库中的函数进行图像缩放的代码。...dsize参数表示缩放后的目标图像大小，fx和fy参数分别是水平和垂直方向的缩放比例。在这里，将原图像的大小缩小了一半，生成了一个新的缩小后的图像mg1。
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