opencv-python限制输出图片大小

你可以使用OpenCV的resize()函数来限制输出图片的大小。具体来说，你可以将输出图片的大小设置为想要的大小，然后将原始图片调整到这个大小，从而限制输出图片的大小。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取原始图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 设置输出图片的大小
width = 800
height = 600
dim = (width, height)

# 调整图片大小
resized_img = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 保存输出图片
cv2.imwrite('output.jpg', resized_img)

在上面的代码中，我们首先读取原始图片，然后设置输出图片的大小为800x600，使用resize()函数将原始图片调整到这个大小，最后保存输出图片。注意，我们使用了cv2.INTER_AREA参数，它表示使用像素区域关系进行重采样。这种方法通常用于缩小图像。

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opencv-python限制图片输出大小

要限制图片输出大小可以使用OpenCV-Python库中的resize()函数。以下是一个示例代码，可以将输入图像缩放到指定的输出大小并保存输出图像。

import cv2

# 读入输入图像
img = cv2.imread('input_image.jpg')

# 设置输出图像大小
output_size = (800, 600)

# 调用resize()函数进行缩放
resized_img = cv2.resize(img, output_size)

# 保存输出图像
cv2.imwrite('output_image.jpg', resized_img)

在这个示例中，我们首先读取输入图像并使用元组`output_size`来指定输出图像的大小。然后，我们使用OpenCV的resize()函数将输入图像缩放为指定的输出大小。最后，我们使用imwrite()函数将输出图像保存到文件中。需要注意的是，如果指定的输出图像大小与原始图像的宽高比不同，那么输出图像可能会被裁剪或填充黑色边框。

opencv-contrib-python opencv-python 对应

opencv-contrib-python和opencv-python都是针对OpenCV计算机视觉库的Python接口。opencv-python是OpenCV的Python接口的官方版本，提供了基本的计算机视觉功能，包括图像处理、目标检测、视频分析等。opencv-contrib-python是OpenCV的Python扩展包，提供一些额外的计算机视觉功能。这些功能包括3D重建、特征检测、跟踪、人脸识别等。

OpenCV-contrib-python是OpenCV的扩展包，在opencv-python的基础上添加了很多额外的功能，由OpenCV社区其他开发者贡献，它提供了更多的识别和跟踪算法，如SIFT、SURF等，还提供了更多的人脸检测算法，如Facedetect和Cascade_classifier等。不过，使用OpenCV-contrib-python需要注意版本的兼容性问题，因为其版本更新频率比OpenCV-python高，需要根据自己的需求来选择适合的版本。

总之，opencv-contrib-python是opencv-python的扩展，提供了更多的计算机视觉功能，需要注意版本兼容性问题。用户可以根据实际需求，选择相应的版本，或者根据自己的开发需求进行选择。