cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_CUBIC,cv2.INTER_AREA哪个更好
时间: 2023-06-25 13:08:27 浏览: 76
这三种插值方法各有优缺点,没有一种插值方法适用于所有情况。一般来说:
- cv2.INTER_LINEAR:双线性插值,计算速度快,但当图像放大时,会出现马赛克和锯齿状边缘。
- cv2.INTER_CUBIC:双立方插值,计算速度较慢,但当图像放大时,能够保持较好的平滑性和细节。
- cv2.INTER_AREA:像素区域关系重采样,用于缩小图像时,可以避免失真和混叠等问题。
因此,在选择插值方法时,需要根据具体情况进行选择。如果需要放大图像并且要求较好的清晰度和细节保留,可以选择cv2.INTER_CUBIC。如果需要缩小图像并且要求较好的平滑性和细节保留,可以选择cv2.INTER_AREA。而如果对计算速度有较高要求,可以选择cv2.INTER_LINEAR。
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改成cv2.cv2.INTER_NEAREST之后 rand_interp_methods = [cv2.cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_LINEAR, cv2.INTER_CUBIC, cv2.INTER_AREA, cv2.INTER_LANCZOS4] AttributeError: 'function' object has no attribute 'cv2'
这个错误是因为你调用了 cv2.cv2.INTER_NEAREST,正确的调用方式是 cv2.INTER_NEAREST。cv2 是 OpenCV 的 Python 模块名,不需要重复。因此,你需要把所有的 cv2.cv2. 改为 cv2.,即可避免这个错误。例如:
```
rand_interp_methods = [cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_LINEAR, cv2.INTER_CUBIC, cv2.INTER_AREA, cv2.INTER_LANCZOS4]
```
cv2.resize cv2.INTER_CUBIC
cv2.resize是OpenCV库中的一个函数,用于调整图像的大小。它可以通过指定目标图像的尺寸或缩放因子来实现。在示例代码中,使用了cv2.resize函数将图像进行了放大。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV cv.INTER_AREA和cv.INTER_CUBIC 还有cv.INTER_LINEAR](https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/117933624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [cv2.resize() 各参数解释](https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/120053317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python 比较2张图片的相似度的方法示例](https://download.csdn.net/download/weixin_38748740/13761326)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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