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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