如何调整读取的相机图像大小’
时间: 2024-03-06 18:51:23 浏览: 19
要调整读取的相机图像大小,可以使用OpenCV库中的resize()函数。该函数可以将一个图像缩放到指定的大小。以下是使用OpenCV库中的resize()函数调整图像大小的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 设置图像缩放比例
scale_percent = 50
# 计算缩放后的图像大小
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 显示原始图像和缩放后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
# 等待按下任意键退出
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的示例代码中,首先使用cv2.imread()函数读取图像;然后,使用scale_percent变量设置图像缩放比例;接着,根据缩放比例计算缩放后的图像大小;最后,使用cv2.resize()函数将图像缩放到指定大小。
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鱼眼图像转换为任意视角针孔相机图像python代码
要将鱼眼图像转换为任意视角针孔相机图像,可以使用Python中的OpenCV库来实现。下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def fish2pinhole(fish_image, fov):
# 读取鱼眼图像
fish_img = cv2.imread(fish_image)
# 获取图像尺寸
h, w = fish_img.shape[:2]
# 计算焦距
f = w / (2 * np.tan(fov / 2))
# 创建输出图像
pinhole_img = np.zeros_like(fish_img)
# 转换图像像素
for pinhole_x in range(w):
for pinhole_y in range(h):
# 计算当前像素在鱼眼图像中的坐标
theta = np.arctan2(pinhole_y - h / 2, pinhole_x - w / 2)
r = 2 * f * np.sin(theta)
fish_x = int(w / 2 + np.cos(theta) * r)
fish_y = int(h / 2 + np.sin(theta) * r)
# 检查坐标是否在图像范围内
if 0 <= fish_x < w and 0 <= fish_y < h:
# 复制鱼眼图像像素到对应位置的针孔相机图像中
pinhole_img[pinhole_y, pinhole_x] = fish_img[fish_y, fish_x]
return pinhole_img
# 用法示例
fish_image = "fish_eye.jpg"
fov = np.radians(180) # 设置视角为180度
pinhole_image = fish2pinhole(fish_image, fov)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Fish-eye Image", cv2.resize(fish_img, (300, 300)))
cv2.imshow("Pinhole Image", cv2.resize(pinhole_img, (300, 300)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请将变量`fish_image`替换为实际的鱼眼图像文件路径,将变量`fov`替换为所需的视角大小(以弧度为单位)。上述代码将会将鱼眼图像转换为一个任意视角的针孔相机图像,并显示出来。
对彩色图像求相机响应函数 matlab
1. 采集一组不同曝光时间的图片,建议曝光时间差异不要太大,最好不超过2倍。
2. 将采集的图片转换为灰度图像,并将每个像素点的灰度值取对数。
3. 对于每个像素点,计算其在不同曝光时间下的灰度值,得到一组数据。将这组数据作为自变量,将相应的曝光时间作为因变量,拟合出一个函数,即为相机的响应函数。
下面是matlab代码实现:
% 读入图片,假设已经将图片存储在img文件夹中
img_folder = 'img/';
img_files = dir([img_folder '*.jpg']);
num_imgs = length(img_files);
% 读取第一张图片,获取图片大小
img_name = [img_folder img_files(1).name];
img = imread(img_name);
[height, width, ~] = size(img);
% 初始化灰度值矩阵和曝光时间矩阵
ln_E = zeros(height*width, num_imgs);
B = zeros(num_imgs, 1);
% 对每张图片进行处理
for i = 1:num_imgs
% 读取图片并转为灰度图像
img_name = [img_folder img_files(i).name];
img = imread(img_name);
img_gray = rgb2gray(img);
% 取对数
img_log = log(double(img_gray)+1);
% 将像素点的灰度值存入矩阵
ln_E(:, i) = img_log(:);
% 记录曝光时间
B(i) = get_exposure_time(img_name);
end
% 拟合响应函数
g = fit(ln_E, B, 'poly2');
% 绘制响应函数曲线
ln_E_vals = linspace(min(ln_E(:)), max(ln_E(:)), 100);
B_vals = g(ln_E_vals);
plot(ln_E(:), B, '.', ln_E_vals, B_vals, '-');
xlabel('ln(E)'); ylabel('B');
legend('Measured data', 'Fitted curve');
% 获取曝光时间
function [exposure_time] = get_exposure_time(img_name)
% 从文件名中获取曝光时间
exposure_time = str2double(extractBetween(img_name, '_t', '.jpg'));
end