im = cv2.resize(gray_image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR),将其改变为(62,47)

时间: 2023-09-13 13:08:30 浏览: 66
如果你想将大小为(128, 128)的灰度图像缩小为大小为(62, 47),可以使用以下代码将其改变为(62,47): ``` im = cv2.resize(gray_image, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) ``` 注意,这里的参数顺序是先列(宽度)后行(高度),所以目标大小是(47, 62)而不是(62, 47)。你可以根据你的实际需求调整目标大小。同时,使用插值方法INTER_LINEAR可以确保缩小后的图像质量更好。
相关问题

show_color_roi = cv2.resize(color_roi, (640, 480))

这行代码的作用是将图像 color_roi 按照指定的大小进行缩放,并将缩放后的图像赋值给变量 show_color_roi。 具体来说,cv2.resize() 函数可以将图像按照指定的大小进行缩放,其语法格式为: ```python cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) ``` 其中,src 表示原始图像,dsize 表示缩放后的目标大小,fx 和 fy 表示在 x 轴和 y 轴上的缩放比例,interpolation 表示缩放时使用的插值方法。在这里,我们只指定了目标大小为 (640, 480),表示将图像缩放为宽度为 640 像素、高度为 480 像素的图像。 缩放后的图像赋值给变量 show_color_roi,这个变量用于显示缩放后的图像。缩放后的图像在后续的代码中可能会用于可视化显示或者其他操作。 综上所述,这行代码的作用是将图像 color_roi 按照指定的大小进行缩放,并将缩放后的图像赋值给变量 show_color_roi。

while True: ret, frame = self.video_capture.read() if not ret: break # 获取图像尺寸 height, width, _ = frame.shape # 切割成两个图片 left_image = frame[:, :width // 2, :] # left_image = cv2.resize(left_image, (704, 415)) pixmap = self.deal_one_pic(left_image) self.label.setPixmap(pixmap) deal_one_pic这个函数怎么写?

函数`deal_one_pic`需要实现对左半部分的图像进行处理,并返回处理后的图像`pixmap`。可以参考下面的代码实现: ```python def deal_one_pic(self, image): # 1. 对图像进行处理,例如转换颜色空间,滤波,二值化等 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0) edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150) # 2. 将处理后的图像转换为QPixmap格式 height, width, channel = image.shape bytesPerLine = 3 * width qImg = QImage(edges.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped() pixmap = QPixmap(qImg) return pixmap ``` 上述代码中,首先使用`cv2.cvtColor`将图像转换为灰度图像,然后使用高斯滤波和Canny边缘检测处理图像,生成边缘图像。最后将边缘图像转换为QImage格式,再转换为QPixmap格式,并返回处理后的图像`pixmap`。
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写出下列代码可以实现什么功能: #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形,变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)

def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图,怎么解决

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