opencv python调整图像分辨率

要调整图像的分辨率，可以使用OpenCV的resize()函数。下面是一个示例代码，将图像大小调整为宽度为500像素，高度按比例缩放：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')  # 读取图像
resized_img = cv2.resize(img, (500, int(img.shape[0]/img.shape[1]*500)))

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，resize()函数的第一个参数是要调整大小的图像，第二个参数是目标图像的大小，以元组形式给出。在这个例子中，目标图像的宽度为500像素，高度按比例缩放。

注意，在调整图像大小时，最好使用插值算法。如果不指定插值算法，则默认使用cv2.INTER_LINEAR插值算法。如果需要更精细的控制，可以尝试使用其他插值算法，如cv2.INTER_CUBIC或cv2.INTER_NEAREST。

相关问题

图像超分辨率技术 opencv python

图像超分辨率是一种将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多超分辨率算法的实现。以下是使用OpenCV在Python中实现图像超分辨率的步骤：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取低分辨率图像：

img_lr = cv2.imread('low_res_image.jpg')

3. 定义超分辨率算法：

OpenCV提供了两种超分辨率算法：基于插值的算法和基于重建的算法。在这里，我们使用基于重建的算法：

sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel('EDSR_x3.pb')
sr.setModel('edsr', 3)

4. 对低分辨率图像进行超分辨率处理：

img_hr = sr.upsample(img_lr)

5. 显示原始和超分辨率图像：

cv2.imshow('Low Resolution Image', img_lr)
cv2.imshow('Super Resolution Image', img_hr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

# Load the low resolution image
img_lr = cv2.imread('low_res_image.jpg')

# Define the super resolution algorithm
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel('EDSR_x3.pb')
sr.setModel('edsr', 3)

# Upscale the low resolution image
img_hr = sr.upsample(img_lr)

# Show the images
cv2.imshow('Low Resolution Image', img_lr)
cv2.imshow('Super Resolution Image', img_hr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，'EDSR_x3.pb'是一个预先训练好的模型，用于图像超分辨率处理。您可以在OpenCV的GitHub页面上找到更多的超分辨率模型和示例代码。

python opencv改变图像分辨率不改变图像大小

在OpenCV中，可以使用resize函数来改变图像的分辨率。这个函数可以通过指定目标图像的尺寸来改变图像的大小，同时保持图像内容不变，从而实现不改变图像大小的图像分辨率调整。

以下是一个改变图像分辨率的示例代码：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 设置目标图像的分辨率
width = 640
height = 480

# 调整图像分辨率
resized_img = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们读取了一张原始图像，然后使用resize函数将图像的分辨率调整为640x480，最后显示原始图像和调整后的图像。注意，我们没有改变图像的大小，只是改变了图像的分辨率。