Image.NEAREST

时间: 2023-10-31 17:28:30 浏览: 121
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对图像进行最邻近插值

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Image.NEAREST is a constant used in image processing libraries such as Pillow and OpenCV to specify the interpolation method for resizing or transforming an image. NEAREST interpolation, also known as nearest neighbor interpolation, is the simplest and fastest method. It works by selecting the closest pixel to the target pixel in the original image and using its color value to fill in the new image. This method can result in jagged edges and pixelation, but it is useful in certain applications where speed is important and image quality is not critical.
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Interpolation参数可以设定缩放的插值算法，如PIL.Image.NEAREST（最近邻插值）、PIL.Image.BILINEAR（双线性插值）等，影响缩放后的图像质量。 4. **裁剪(Crop)**：Crop类用于从图像中裁剪出指定区域。...

deprecationwarning: nearest is deprecated and will be removed in pillow 10 (2023-07-01). use resampling.nearest or dither.none instead. 'nearest': image.nearest,

警告：nearest已被弃用，并将在pillow 10（2023-07-01）中删除。请改用resampling.nearest或dither.none。'nearest'：image.nearest。

image.nearest是什么函数，该怎么使用？

image.nearest通常是指图像处理或计算机视觉库中的一个函数，它通常用于近邻插值或离散化过程，比如将连续的颜色空间转换为离散像素。这个函数会根据给定的坐标，从原始...resized_img.save('output_nearest.jpg')

im = im.resize((width,height),Image.NEAREST)

Image.NEAREST是指定的缩放方法，表示使用最近邻插值法进行缩放。最近邻插值法是一种简单的插值方法，即对目标像素周围的像素点进行采样，选择距离目标像素最近的像素点的值作为目标像素的值。这种方法计算简单，...

interpolation_fn = { "cv_nearest": cv2.INTER_NEAREST, "cv_bilinear": cv2.INTER_LINEAR, "cv_bicubic": cv2.INTER_CUBIC, "cv_area": cv2.INTER_AREA, "cv_lanczos": cv2.INTER_LANCZOS4, "pil_nearest": PIL.Image.NEAREST, "pil_bilinear": PIL.Image.BILINEAR, "pil_bicubic": PIL.Image.BICUBIC, "pil_box": PIL.Image.BOX, "pil_hamming": PIL.Image.HAMMING, "pil_lanczos": PIL.Image.LANCZOS, }[degradation]解析

例如，如果 degradation 的值为 "cv_nearest"，则返回的是 OpenCV 库中的最近邻插值方法常量 cv2.INTER_NEAREST。 使用这种方式可以方便地将不同的插值方法名称映射为相应的插值方法常量，从而使代码更加简洁...

def preimg(img_name, width = 100, height = 100): img = Image.open(img_name) print(img.size) img = img.resize((width, height), Image.NEAREST) print(img.size) img.convert('L') return img

需要注意的是，函数中使用了NEAREST参数来指定缩放时使用最近邻插值法，可能会导致缩放后的图片出现锯齿状边缘。若需要更高质量的缩放效果，可以使用其他插值方法或者调用scikit-image库中的函数实现。

def generate_arrays_from_file(lines,batch_size): n = len(lines) i = 0 while 1: X_train = [] Y_train = [] for _ in range(batch_size): if i==0: np.random.shuffle(lines) #-------------------------------------# # 读取输入图片并进行归一化和resize #-------------------------------------# name = lines[i].split(';')[0] img = Image.open("./dataset2/jpg/" + name) img = img.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.BICUBIC) img = np.array(img)/255 X_train.append(img) #-------------------------------------# # 读取标签图片并进行归一化和resize #-------------------------------------# name = lines[i].split(';')[1].split()[0] label = Image.open("./dataset2/png/" + name) label = label.resize((int(WIDTH/2),int(HEIGHT/2)), Image.NEAREST) if len(np.shape(label)) == 3: label = np.array(label)[:,:,0] label = np.reshape(np.array(label), [-1]) one_hot_label = np.eye(NCLASSES)[np.array(label, np.int32)] Y_train.append(one_hot_label) i = (i+1) % n yield (np.array(X_train), np.array(Y_train))

然后，使用 resize 方法将图片调整为指定的宽度和高度，并使用 Image.BICUBIC 进行插值。之后，将图片转换为 NumPy 数组，并进行归一化处理（除以 255）。最后，将处理后的图片添加到 X_train 列表中。 类似...

try: from PIL.Image import BICUBIC, NEAREST except ImportError: from PIL.Image.Resampling import BICUBIC, NEAREST

- 首先尝试从 PIL.Image 模块中导入 BICUBIC 和 NEAREST 两种算法，如果导入失败则抛出 ImportError 异常。 - 如果 ImportError 异常被捕获，则从 PIL.Image.Resampling 模块中导入 BICUBIC 和 NEAREST 两种算法。 ...
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例如cv::resize(img, resized_img, dsize, 0, 0, interpolation)，其中interpolation可以是cv::INTER_LINEAR（默认的双线性插值，适用于大多数情况）、cv::INTER_NEAREST（最近邻插值，速度快但可能会失真）...
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匹配算法如BFMatcher（Brute Force Matcher）或FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）可实现这一目标。 4. **距离计算**：特征点间的欧氏距离或曼哈顿距离可以用于测量它们之间的物理间隔。在...

%matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # Some more magic so that the notebook will reload external python modules; # see http://stackoverflow.com/questions/1907993/autoreload-of-modules-in-ipython %load_ext autoreload %autoreload 2

plt.rcParams['image.interpolation'] 设置了默认的图像插值方式为 nearest，用于在图像缩放时保持像素的原始值。plt.rcParams['image.cmap'] 设置了默认的颜色映射为 gray，用于在灰度图像中显示不同的灰度级别...

import pygame import math from pygame.sprite import Sprite class Detector(Sprite): def __init__(self, screen, robot, dusts): super().__init__() # initialize detector and its location self.screen = screen self.robot = robot self.dusts = dusts # load image and get rectangle self.image = pygame.image.load('images/detector.png').convert_alpha() self.rect = self.image.get_rect() def get_nearest_dust(self): # Obtain the nearest location information of dust nearest_dust = None min_distance = float('inf') for dust in self.dusts: distance = math.sqrt((dust.rect.centerx - self.robot.rect.centerx) ** 2 + (dust.rect.centery - self.robot.rect.centery) ** 2) if distance < min_distance and distance <= 1: nearest_dust = dust min_distance = distance return nearest_dust def blitme(self): # Draw the detector at the specific location self.screen.blit(self.image, self.rect) def update(self): # Update position to be at the center of the robot self.rect.center = self.robot.rect.center

get_nearest_dust() 方法用于获取最近的灰尘的位置信息，它会遍历所有的灰尘对象，计算机器人与每个灰尘之间的距离，并返回最近的灰尘对象。blitme() 方法用于绘制探测器在屏幕上的位置，update() 方法用于更新探测...

把这段代码imageRotated = tf.contrib.image.rotate(imageFlip, angles, interpolation="NEAREST")改变为TensorFlow 2.0，还使用相同的参数角度插值，确保张量不变

这是您要求的代码： imageRotated = tf.image.rot90(imageFlip, k=... 然后，我们将"interpolation"参数从"NEAREST"更改为默认的"bilinear"。 "name"参数保持为默认值"None"，以便在使用TensorFlow 2.0时保持相同。

tf.image.resize用法

还可以选择最近邻插值（NEAREST_NEIGHBOR）或双三次插值（BICUBIC）。 - preserve_aspect_ratio：是否保持图像的宽高比。默认为False，即可以任意调整宽高比。 - antialias：是否使用抗锯齿。默认为False...

def load_image(image_path): image = tf.io.read_file(image_path) #读取路径 image = tf.image.decode_jpeg(image) #进行解码操作，将图像解码成unit8张量 image = tf.image.resize(image, [128, 128], method='nearest')#将输入数据的图片缩放到我们指定的图片大小 return image num = 0 for data in train_data: train_images.append(load_image(data[0])) #append()列表末尾添加新的对象 train_labels.append([data[1]]) num += 1 if num % 1000 == 0: print('图片加载：%s' % (num )) x_train = np.zeros(shape = [num, 128, 128, 3], dtype = np.float32)#返回一个给定形状和类型的用0填充的数组 for i in range(len(train_images)): x_train[i,:] = train_images[i] return x_train, np.array(train_labels)#np.array将train_labels转化为一个数组 except: log.logging.error('%s' % traceback.format_exc())

其中，load_image 函数用来读取指定路径下的图片，并将它们解码成 uint8 张量，然后进行缩放操作。接着，通过一个 for 循环遍历训练数据集中的每一个数据，并将它们的图片和标签分别添加到两个列表 train_images 和 ...

tf.image.resize_images

method 表示插值算法，包括 ResizeMethod.BILINEAR（双线性插值）、ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR（最近邻插值）和 ResizeMethod.BICUBIC（双三次插值）三种；align_corners 表示是否保持角点对齐；...

Image.resize方法详情

- resample：缩放算法，可选值有PIL.Image.NEAREST、PIL.Image.BOX、PIL.Image.BILINEAR、PIL.Image.HAMMING、PIL.Image.BICUBIC、PIL.Image.LANCZOS，默认为PIL.Image.BICUBIC； - box：指定缩放的区域，是一个...

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