cv2.resize(roi)

时间: 2023-11-09 19:01:26 浏览: 42
cv2.resize(roi)是OpenCV中的一个函数,用于调整图像的大小。其中,roi是指感兴趣区域(Region of Interest),即需要调整大小的图像区域。 该函数的具体用法为:cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]),其中参数含义如下: - src:需要调整大小的原始图像; - dsize:调整后的图像大小,可以是元组(width, height),也可以是整数,表示宽和高相同; - dst:输出图像,可选参数; - fx:在水平方向上的缩放比例因子; - fy:在垂直方向上的缩放比例因子; - interpolation:插值方法,可选参数,默认为cv2.INTER_LINEAR。 例如,cv2.resize(roi, (100, 100))将roi调整为100x100的大小。
相关问题

cv2.resize报错

当使用cv2.resize函数时,可能会遇到一些常见的错误。以下是一些常见的错误和解决方法: 1. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4051: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize' 解决方法:这个错误通常是由于输入图像的尺寸为空引起的。请确保输入图像的尺寸正确,并且不为空。 2. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:3784: error: (-215:Assertion failed) dsize.area() > 0 in function 'cv::resize' 解决方法:这个错误通常是由于目标图像的尺寸为零引起的。请确保目标图像的尺寸大于零。 3. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\core\src\matrix.cpp:404: error: (-215:Assertion failed) dims <= 2 && step[0] > 0 in function 'cv::Mat::locateROI' 解决方法:这个错误通常是由于输入图像的维度不正确引起的。请确保输入图像是二维的。 4. 错误:cv2.error: OpenCV(4.x.x) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\core\src\matrix.cpp:404: error: (-215:Assertion failed) 0 <= roi.x && 0 <= roi.width && roi.x + roi.width <= m.cols && 0 <= roi.y && 0 <= roi.height && roi.y + roi.height <= m.rows in function 'cv::Mat::Mat' 解决方法:这个错误通常是由于ROI(感兴趣区域)的坐标或尺寸不正确引起的。请确保ROI的坐标和尺寸在图像范围内。

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。

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概要
对于具有窗口, 只能是某些规模有时非常有用。 例如, MicrosoftWord 和 Microsoft Visual C++® 有工具栏是大小可调整到最适合控件工具栏中特定大小。 这样做, 最好授予用户可视提示有关可用窗口大小。 通过示例 RESIZE 示例代码显示如何修改 Windows 窗口以便当用户使用鼠标来调整窗口边框跳转到下一个可用大小自动调整方式。
更多信息
可用于从 Microsoft 下载中心下载下列文件:

Resize.exe (http://download.microsoft.com/download/platformsdk/sample52/1/w9xnt4/en-us/resize.exe)
有关如何下载 Microsoft 支持文件请单击下列文章编号以查看 Microsoft 知识库中相应:
119591 (http://support.microsoft.com/kb/119591/EN-US/) 如何从联机服务获取 Microsoft 支持文件
此文件进行病毒扫描 Microsoft。 Microsoft 使用最新病毒检测软件, 投递文件日期上的可用。 文件存储, 有助于防止对文件进行任何未经授权更改安全性增强的服务器上。 当用户单击的窗口, 调整边框 Windows 进入 PeekMessage 循环以捕获所有鼠标消息发生直到已释放鼠标左键。 而在此循环, 每当鼠标移动移动矩形, 显示新窗口大小以向用户与新窗口大小将是什么提供可视提示。

通过进入消息循环以捕获鼠标消息直到是左按钮释放其自己 RESIZE 示例代码修改调整操作。 不用每次接收鼠标移动, 更新矩形 RESIZE 代码检查以查看如果当前鼠标位置会使窗口大小之一可能窗口宽度和高度大小由应用程序所定义。 由此, RESIZE 应用程序提供更准确的可视提示有关调整操作将采取哪些。

通过同时用于 Windows 和 RESIZE 应用 WM_NCLBUTTONDOWN 邮件触发调整操作。 当收到此消息, 消息循环输入来过滤掉除对两, WM _ MOUSEMOVE 和 WM _ LBUTTONUP 所有鼠标消息。 RESIZE 应用程序接收到 WM _ MOUSEMOVE 消息, 时检查以查看放大或缩小如果当前鼠标位置将使窗口。 如果窗口是小, 调整矩形移到下一个小维度由应用程序定义。 如果窗口是大, 程序将检查以是否会对下可能维度足够新大小以及相应更新矩形。 接收到 WM _ LBUTTONUP 消息, 时通过窗口大小更新到当前位置由鼠标完成调整操作并删除矩形。

RESIZE 应用程序还利用了一部分由处理 WM_NCHITTEST 消息提供了灵活性。 Windows 向应用程序与鼠标位置发送此消息并期望应用程序能够描述的窗口, 包括鼠标位置部分。 经常, 应用程序传递到 DefWindowProc() 此消息并让默认计算是什么鼠标是顶部告诉系统负责。 RESIZE 应用允许 DefWindowProc() 来处理消息, 但然后检查以确定是否将鼠标置于某个在工作区或调整转角。 为了简化调整操作, RESIZE 不让调整从窗口角, 以便 HTTOPRIGHT 点击测试代码并返回 HTBOTTOM 或 HTTOP 替代 HTBOTTOMLEFT HTTOPLEFT, HTBOTTOMRIGHT, 应用程序和用户。 由此, 鼠标光标准确反映调整的方向。 当 HTCLIENT 命中返回测试代码, RESIZE 变为这 HTCAPTION 以便窗口以移动即使它没有标题栏。

尽管此方法将使用 Windows 95, 就没有必要。 Windows 95 提供新消息 WM_SIZING, 将启用程序不处理 WM_NCxxx 消息或进入 PeekMessage() 循环进行完全相同。

import cv2 from skimage.feature import hog from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import joblib import numpy as np # 加载已经训练好的分类器 model_location = "C:/Users/27745/数字图像处理/knn.pkl" knn = joblib.load(model_location) def predict_digit(image): #获取一幅手写数字图像的输入,返回预测结果 # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用高斯模糊和大津二值化来预处理图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Find the contours and sort them largest-to-smallest contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contours = sorted(contours, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[0]) # 提取每个字符的 ROI 并使用 HOG 特征提取方法进行特征提取 features = [] for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 添加一定的边框,避免过小的ROI被压缩过多而失去特征 border_size = 20 roi = thresh[max(y - border_size, 0):min(y + h + border_size, image.shape[0]), max(x - border_size, 0):min(x + w + border_size, image.shape[1])] # 将ROI调整为28x28大小,并根据特征提取器生成的HOG描述符提取特征 resized_roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA) fd = hog(resized_roi, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys') features.append(fd.reshape(-1, 1)) # 将提取的特征向量输入KNN模型进行预测 results = knn.predict(np.hstack(features)) # 返回数字串预测结果 return ''.join(str(result) for result in results) # 载入测试图片并进行预测 image_name = "C:/Users/27745/Desktop/test1.png" image = cv2.imread(image_name) # 将目标图像统一调整为相同的大小 image = cv2.resize(image, (300, 300)) # 利用封装的函数进行预测 result = predict_digit(image) print("The number is:", result)以上代码出现了X has 216 features, but KNeighborsClassifier is expecting 784 features as input.的问题,请帮我更正

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