opencv输出窗口大小

你可以使用 `cv2.imshow()` 函数来显示图像，并且可以传递一个窗口名称和图像作为参数。如果要更改窗口的大小，可以使用 `cv2.namedWindow()` 函数来先创建一个窗口，然后使用 `cv2.resizeWindow()` 函数来更改窗口的大小。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image', img)

# 更改窗口大小
cv2.resizeWindow('image', 800, 600)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们创建一个名为 `image` 的窗口，并将图像显示在窗口中。然后，我们使用 `cv2.resizeWindow()` 函数将窗口大小更改为 800x600 像素。最后，我们等待用户按下任意按键，然后关闭窗口并退出程序。

相关问题

C++使用opencv缩放图像大小

### 回答1：
使用 OpenCV 库中的函数 `cv::resize` 可以实现图像的缩放功能。

这是一个简单的例子，展示了如何使用 `cv::resize` 函数来将输入图像缩小为原来的一半：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");  // 读入图像
    if (image.empty()) {  // 判断图像是否读入成功
        std::cout << "Failed to read input image." << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat resized;
    cv::resize(image, resized, cv::Size(), 0.5, 0.5, cv::INTER_LINEAR);  // 将图像缩小为原来的一半

    cv::imwrite("output.jpg", resized);  // 保存缩放后的图像
    return 0;
}

`cv::resize` 函数的原型如下：

void cv::resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

参数说明：

- `src`：输入图像。
- `dst`：输出图像。
- `dsize`：输出图像的尺寸（即缩放后的尺寸）。如果设置为 `Size()`，则根据参数 `fx` 和 `fy` 的值来计算缩放后的尺寸。
- `fx`：水平方向的缩放因子，如果设置为 0，则根据参数 `dsize` 的值来计算缩放因子。
- `fy`：垂直方向的缩放因子，如果设置为 0，则根据参数 `dsize` 的值来计算缩放因子。
-

### 回答2：
使用OpenCV可以很方便地缩放图像的大小。有两种常用的方式来实现图像缩放：

1. 使用resize函数：OpenCV提供了cv2.resize函数用于缩放图像大小。该函数有四个参数，分别是原始图像、目标图像大小、水平方向缩放比例和垂直方向缩放比例。这里我们只需要输入目标图像大小即可实现缩放。例如，我们想将一张图像缩小为原来的一半，可以像这样使用resize函数：

import cv2

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

# 设置目标图像大小为原来的一半
dst_size = (int(img.shape[1]/2), int(img.shape[0]/2))

# 使用resize函数缩放图像
dst_img = cv2.resize(img, dst_size)

# 显示缩放后的图像
cv2.imshow('Resized Image', dst_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，'original_image.jpg'是原始图像的路径，我们通过计算原始图像的一半大小（即宽度和高度各除以2），然后传给resize函数实现了图像缩小。

2. 使用cv2.INTER_AREA插值方法：除了resize函数，还可以使用cv2.INTER_AREA插值方法来实现缩放。这种方法在缩小图像时会产生更好的效果。具体实现方法如下：

import cv2

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

# 设置目标图像大小为原来的一半
dst_size = (int(img.shape[1]/2), int(img.shape[0]/2))

# 使用cv2.INTER_AREA插值方法缩放图像
dst_img = cv2.resize(img, dst_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 显示缩放后的图像
cv2.imshow('Resized Image', dst_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，'original_image.jpg'是原始图像的路径，我们通过计算原始图像的一半大小（即宽度和高度各除以2），然后传给resize函数，并将插值方法设置为cv2.INTER_AREA，实现了图像的缩小效果。

通过以上两种方式，我们可以在OpenCV中很方便地实现图像的缩放。

### 回答3：
使用OpenCV缩放图像大小是一种常见的图像处理操作，可以通过以下步骤完成：

1. 导入所需的库和模块：首先，需要导入OpenCV库和相关模块。可以使用以下代码完成导入：

import cv2

2. 读取图像：使用cv2.imread()函数读取待缩放的图像。该函数接受图像文件的路径作为输入，并返回一个表示图像像素的数组。

image = cv2.imread('image_path.jpg')

3. 缩放图像：使用cv2.resize()函数调整图像的大小。该函数接受三个参数：即原始图像、目标图像大小以及插值方法。

resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

其中，new_width和new_height表示目标图像的宽度和高度（以像素为单位），而interpolation参数用于指定插值方法。常见的插值方法包括INTER_NEAREST（最近邻插值法）、INTER_LINEAR（双线性插值法）和INTER_CUBIC（双三次插值法）等。

4. 显示结果：使用cv2.imshow()函数显示缩放后的图像。该函数接受两个参数：窗口名称和要显示的图像。

cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)

其中，窗口名称用于给显示窗口命名，而waitKey(0)函数用于等待键盘输入，以保持图像窗口的显示。

5. 保存结果：最后，可以使用cv2.imwrite()函数将缩放后的图像保存到本地。该函数接受两个参数：保存路径和待保存的图像。

cv2.imwrite('output_image.jpg', resized_image)

以上就是使用OpenCV缩放图像大小的基本步骤。根据具体需求，可以调整缩放方法、图像大小以及输出路径等参数。

opencv角点检测输出坐标

OpenCV的角点检测函数可以输出检测到的角点的坐标。下面是使用OpenCV中的CornerHarris函数进行角点检测并输出角点坐标的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('image.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行角点检测
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)

# 标记角点
img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]

# 输出角点坐标
corners = np.where(dst > 0.01 * dst.max())
print(list(zip(corners[1], corners[0])))

在上面的代码中，`cv2.cornerHarris`函数的第一个参数是灰度图像，第二个参数是角点检测的窗口大小，第三个参数是Sobel算子的参数，第四个参数是常数k，根据经验值一般取0.04至0.06之间。函数的返回值`dst`是一个与输入图像大小相同的矩阵，其中每个像素的值表示该像素对应的角点响应强度，可以通过设置一个阈值来筛选出角点。最后，使用`np.where`函数找出响应强度大于阈值的像素位置，通过`list(zip(corners[1], corners[0]))`将其转换为坐标列表。