resize_cv2

时间: 2023-10-06 08:11:37 浏览: 54
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Python OpenCV之图片缩放的实现（cv2.resize）

resize_cv2是一个使用OpenCV库中的cv2.resize函数进行图像缩放的方法。cv2.resize函数可以使用不同的插值方法来调整图像的大小，例如双线性插值。使用cv2.resize函数时，需要注意输入图像的数据类型以及调整后的图像是否在合适的范围内（例如0-255）。相比于Tensorflow的tf.image.resize函数，cv2.resize函数在使用上更加安全可靠。
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image_resized = cv2.resize(original, (resize_HW, resize_HW))

所以，根据你提供的代码，image_resized = cv2.resize(original, (resize_HW, resize_HW))是使用cv2库中的resize函数来将图像original调整为大小为(resize_HW, resize_HW)的图像。这里没有使用tf.image.resize_with_...

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这是一段用 Python 中的 OpenCV 库对输入的 Mask_Image 进行大小调整的...具体的操作是使用 cv2.resize 函数，将输入的 Mask_Image 图像大小调整为 (256, 256) 的尺寸，然后将处理后的结果添加至 train_masks 列表中。
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img1 = cv2.cvtColor(img_resize_dilate, cv2.COLOR_BGR2GRAY) contours = cv2.findContours(img1, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]

这段代码的作用是将经过缩放和膨胀处理后的图像转换为灰度图像，然后使用OpenCV中的findContours函数找到图像中的轮廓，其中RETR_TREE参数表示检索所有轮廓并建立完整的轮廓层次结构，CHAIN_APPROX_SIMPLE参数表示...

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化

第二维的大小为 20*30，表示每个字符图像将被 resize 成 20x30 的大小，并将其展开为一个 1x600 的向量，作为数组的一行数据。dtype 指定数据类型为 float32，以便与后续的模型训练要求相匹配。

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...

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TypeError: _resize_dispatcher() missing 1 required positional argument: 'new_shape'

这个错误提示意味着在调用某个与图像处理相关的...resized_image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 类似错误：missing 1 required positional argument: 'dsize' 记得检查文档以确保你提供了所有必要的参数。

解释一下这段代码，并每一句给出注释：def resize_img(img, max_image_size): if max_image_size == -1: return img, 1.0 # no resize scale = max_image_size / max(img.shape[0], img.shape[1]) w = int(img.shape[1] * scale) h = int(img.shape[0] * scale) img = cv2.resize(img, (w, h)) return img, scale

这段代码是一个用于调整图像大小的函数，下面是每... img = cv2.resize(img, (w, h)) # 调整图像大小 return img, scale # 返回调整后的图像和缩放比例 其中，cv2.resize是OpenCV库中用于调整图像大小的函数。

import cv2 import os def resize_image(image_path, width, height): """调整图片大小""" img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite(image_path, resized) def extract_frames(video_path, target_path): """提取视频帧并保存封面图""" try: vc = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取视频 success, frame = vc.read() # 读取当前帧，success用于判断读取是否成功 count = 0 # 初始化计数器 while success: file_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] + f'_{count}.jpg' frame_path = os.path.join(target_path, file_name) cv2.imwrite(frame_path, frame) # 将当前帧保存为图片到 frame_path resize_image(frame_path, 2560, 1440) # 调整图片大小 success, frame = vc.read() # 继续读取下一帧 count += 1 # 计数器加1 except Exception as e: print(f"获取视频帧失败: {e}") if __name__ == '__main__': video_folder = 'D:/path/to/videos/1/银二-主井皮带_20230523151417' # 视频文件夹目录 target_path = 'D:/path/to/frames/1' # 帧截图保存路径 if not os.path.exists(target_path): # 如果目标路径不存在原文件夹的话就创建 os.makedirs(target_path) for file_name in os.listdir(video_folder): file_path = os.path.join(video_folder, file_name) if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.mp4'): extract_frames(file_path, target_path) print("程序执行完毕！")

1. 引入cv2和os模块。 2. 定义resize_image函数，用于调整图片大小。该函数接收三个参数：图片路径、目标宽度和目标高度。 3. 定义extract_frames函数，用于提取视频帧并保存封面图。该函数接收两个参数：视频路径...

# cv2.cvtColor()函数将 三通道 的二值化图像转变为 单通道 的二值化图像 img1 = cv2.cvtColor(img_resize_dilate, cv2.COLOR_BGR2GRAY) contours = cv2.findContours(img1, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1] # 通过区域面积，宽高比例的方式进一步筛选车牌区域 MIN_AREA = 50 # 设定矩形的最小区域，用于去除无用的噪声点 car_contours = [] for cnt in contours: # contours是长度为18的一个tuple(元组) # 框选 生成最小外接矩形 返回值（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度）rect[0]：矩形中心点坐标；rect[1]：矩形的高和宽；rect[2]：矩形的旋转角度 rect = cv2.minAreaRect(cnt) area_width, area_height = rect[1]

rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 计算矩形的面积和宽高比例 area = rect[1][0] * rect[1][1] ratio = max(rect[1][0], rect[1][1]) / min(rect[1][0], rect[1][1]) # 根据面积和宽高比例进行筛选 if area > ...

下面这段代码的作用是什么：def resize_img(img, img_size=600, value=[255, 255, 255], inter=cv2.INTER_AREA): old_shape = img.shape[:2] ratio = img_size / max(old_shape) new_shape = [int(s * ratio) for s in old_shape[:2]] img = cv2.resize(img, (new_shape[1], new_shape[0]), interpolation=inter) delta_h, delta_w = img_size - new_shape[0], img_size - new_shape[1] top, bottom = delta_h // 2, delta_h - delta_h // 2 left, right = delta_w // 2, delta_w - delta_w // 2 img = cv2.copyMakeBorder(img, int(top), int(bottom), int(left), int(right), borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=value) return img

该函数为调整图像大小并添加边框的函数，主要使用OpenCV中的resize()函数将图像调整为指定大小，再使用copyMakeBorder()函数为图像添加边框以符合指定大小。其中，img表示输入的图像，img_size表示调整后的大小，...

ef resize_crop(image): h, w, c = np.shape(image) if min(h, w) > 720: if h > w: h, w = int(720*h/w), 720 else: h, w = 720, int(720*w/h) image = cv2.resize(image, (w, h), interpolation=cv2.INTER_AREA) h, w = (h//8)*8, (w//8)*8 image = image[:h, :w, :] return image

这是一个用于调整图像大小并进行裁剪的函数。...然后，使用OpenCV的resize函数进行图像的尺寸调整，使用INTER_AREA插值方法。最后，将调整后的图像裁剪为高度和宽度都能被8整除的尺寸，并返回裁剪后的图像。

img_src_ = cv2.resize(img_src, (nw, nh))什么意思

这段代码是使用 OpenCV 中的 cv2.resize() 函数将原始图像 img_src 缩放到指定的大小 (nw, nh)。 具体来说，cv2.resize() 函数的第一个参数是原始图像 img_src，第二个参数是缩放后的大小 (nw, nh)，...

import qrcode import cv2 import numpy as np from PIL import Image # 要生成二维码的字符串 data = "你好，世界！" # 生成二维码 qr = qrcode.QRCode( version=None, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(data) qr.make(fit=True) qr_img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") # 将二维码转化为OpenCV格式 qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 打开动态背景图片 cap = cv2.VideoCapture("bg.mp4") # 循环读取视频帧并加入二维码 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将带有二维码的图片缩小并粘贴到视频帧上 qr_img_cv_resized = cv2.resize(qr_img_cv, (200, 200)) frame[100:300, 100:300] = qr_img_cv_resized # 显示视频帧 cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()这段代码中报错Traceback (most recent call last): File "D:/Phoenix Robot/python/代码/test1.py", line 21, in <module> qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'怎么解决

这个错误是因为 cv2.cvtColor() 函数的第一个参数需要是一个指向 cv::UMat 的指针，但是你传递的是一个 numpy 数组。你可以尝试将 qr_img 转换为 cv::UMat 类型，例如： python qr_img_cv = cv2....

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