cv2.resize参数

时间: 2023-03-19 21:21:33 浏览: 171
在使用OpenCV中的cv2.resize函数时,可以传入以下参数: 1. src:要调整大小的输入图像,可以是numpy数组、PIL图像或其他类型。 2. dsize:输出图像的大小,可以是一个元组,例如(宽,高),或者使用整数标量来缩放原始图像。如果dsize为None,则根据scalefx和scalefy缩放图像。 3. fx:按比例缩放图像的宽度。如果fx为0,则根据dsize的高度和宽度调整比例。默认值为0。 4. fy:按比例缩放图像的高度。如果fy为0,则根据dsize的高度和宽度调整比例。默认值为0。 5. interpolation:用于调整图像大小的插值方法,可以是cv2.INTER_NEAREST,cv2.INTER_LINEAR,cv2.INTER_AREA,cv2.INTER_CUBIC或cv2.INTER_LANCZOS4之一。默认值为cv2.INTER_LINEAR。 6. dst:调整大小后的输出图像,如果提供了,则将结果复制到dst中,否则创建一个新的numpy数组。 7. borderMode:用于插值的边界模式,可以是cv2.BORDER_CONSTANT,cv2.BORDER_REPLICATE,cv2.BORDER_REFLECT或cv2.BORDER_WRAP之一。默认值为cv2.BORDER_CONSTANT。 8. borderValue:当边界模式为cv2.BORDER_CONSTANT时,可以指定边界填充的值。默认为0。
相关问题

cv.resize参数

cv.resize函数的参数包括以下几个: 1. src:输入的原图像,即待改变大小的图像。 2. dst:输出的改变后的图像,这个图像和原图像具有相同的内容,只是大小和原图像不一样而已。 3. dsize:输出图像的大小。如果这个参数不为0,那么就代表将原图像缩放到这个指定的大小;如果这个参数为0,那么原图像缩放之后的大小会根据公式dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))来计算。 4. fx和fy:图像在水平和垂直方向的缩放因子,通过设置fx和fy的值可以控制图像的缩放比例。当dsize为0时,fx和fy的默认值为0,即不进行缩放。当dsize不为0时,fx和fy的默认值为0,即按照dsize的值进行等比例缩放。 5. interpolation:插值方法,用于控制图像的缩放方式。常用的插值方法有最邻近插值、双线性插值、双立方插值和Lanczos插值等。默认情况下,cv.resize函数使用双线性插值方法。 需要注意的是,dsize和fx/fy不能同时为0。如果事先已经知道了输出图像的大小,可以通过指定dsize的值来实现缩放;如果事先已经知道了缩放因子,可以通过指定fx和fy的值来实现缩放。 另外,根据不同的应用场景和要求,可以选择不同的插值方法来达到更好的缩放效果和性能。常用的插值方法中,最邻近插值的效率最高,但图像质量相对较差;而双线性插值的效率次之,图像质量较好;双立方插值和Lanczos插值的效率较低,但图像质量最好。根据具体情况,可以选择适合的插值方法来进行图像缩放操作。

np.resize与cv2.resize的差别

np.resize和cv2.resize是两个不同的函数,它们的作用也不同。 - np.resize(arr, new_shape)函数是用于调整数组大小的函数,它会返回一个新的数组,新数组的大小由new_shape参数指定。如果新数组的大小比原数组大,那么新数组的内容将会是原数组的重复;如果新数组的大小比原数组小,那么新数组的内容将会是原数组的截取。需要注意的是,np.resize函数不会改变原数组的大小。 - cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)函数是用于调整图像大小的函数,它会返回一个新的图像,新图像的大小由dsize参数指定。如果dsize是一个整数,那么新图像的大小将会是原图像大小的dsize倍;如果dsize是一个元组,那么新图像的大小将会是(dsize, dsize)。需要注意的是,cv2.resize函数会改变图像的大小。 下面是一个使用np.resize函数的例子: ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) new_arr = np.resize(arr, (3, 3)) print(new_arr) ``` 输出结果为: ``` array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) ``` 下面是一个使用cv2.resize函数的例子: ```python import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') new_img = cv2.resize(img, (640, 480)) cv2.imshow('new_img', new_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这个例子中,我们读取了一张名为test.jpg的图片,然后将其大小调整为640x480,并显示在屏幕上。
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