opencv图像降采样python
时间: 2023-08-23 21:05:26 浏览: 257
要在Python中使用OpenCV进行图像降采样,可以使用resize函数来实现。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# 设置目标图像的宽度和高度
new_width = int(image.shape[1] / 2)
new_height = int(image.shape[0] / 2)
# 对图像进行降采样
resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))
# 显示原始图像和降采样后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先使用`cv2.imread`函数读取输入图像。然后,通过将目标图像的宽度和高度设置为原始图像的一半,计算出新的宽度和高度。接下来,使用`cv2.resize`函数对图像进行降采样,将新的宽度和高度作为参数传递。最后,使用`cv2.imshow`函数显示原始图像和降采样后的图像,并使用`cv2.waitKey`等待用户按下任意键关闭窗口。
请确保将`input_image.jpg`替换为你的实际图像路径。
相关问题
python opencv实现图像分辨率升采样降采样
首先,我们需要导入OpenCV库:
```python
import cv2
```
然后,我们可以使用`cv2.imread()`函数读取一张图片:
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
```
接下来,我们可以使用`cv2.resize()`函数来进行图像分辨率的升采样和降采样。其中,`cv2.resize()`函数的第一个参数是原始图片,第二个参数是目标图片的大小(可以是宽度和高度的元组或者一个缩放比例因子),第三个参数是插值方法。
例如,我们可以将一张图片的分辨率降低一半:
```python
resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]//2, img.shape[0]//2), interpolation = cv2.INTER_AREA)
```
或者将一张图片的分辨率提高一倍:
```python
resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]*2, img.shape[0]*2), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
```
其中,`cv2.INTER_AREA`表示使用平均像素值进行降采样,`cv2.INTER_CUBIC`表示使用三次样条插值进行升采样。
最后,我们可以使用`cv2.imshow()`函数来显示结果:
```python
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]//2, img.shape[0]//2), interpolation = cv2.INTER_AREA)
#resized_img = cv2.resize(img, (img.shape[1]*2, img.shape[0]*2), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
python opencv 高斯金字塔采样去噪
高斯金字塔可以用于图像的降采样(缩小)和升采样(放大)操作,其中降采样可以实现去噪的效果。具体步骤如下:
1. 对原始图像进行高斯滤波,得到一组模糊图像。
2. 对每个模糊图像进行下采样操作,得到一组大小不同的图像。
3. 对每个下采样图像进行高斯滤波,得到一组更模糊的图像。
4. 重复步骤2和3,直到达到所需的降采样级别。
5. 对最后一级下采样图像进行插值操作,得到原始图像的近似图像。
6. 将近似图像与原始图像相减,得到去噪后的图像。
下面是一个实现高斯金字塔去噪的示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('Original', img)
# 构建高斯金字塔
pyramid = [img]
for i in range(5):
img = cv2.pyrDown(img)
pyramid.append(img)
# 对每个金字塔级别进行高斯滤波
for i in range(1, len(pyramid)):
pyramid[i] = cv2.GaussianBlur(pyramid[i], (3, 3), 0)
# 重建金字塔
for i in range(len(pyramid) - 1, 0, -1):
img = cv2.pyrUp(pyramid[i])
img = cv2.resize(img, pyramid[i - 1].shape[:2][::-1])
pyramid[i - 1] -= img
cv2.imshow('Denoised', pyramid[0])
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读入了一张图像,并构建了5级高斯金字塔。然后对每个金字塔级别进行高斯滤波,得到更模糊的图像。接着我们重建了金字塔,并将重建后的图像与原始图像相减,得到去噪后的图像。最后将去噪后的图像显示出来。
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