如何实现python+opencv图片调整大小

很简单，可以使用OpenCV的resize函数。具体操作如下：

import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread("image.jpg")

# 调整图片大小为（400， 300）
new_img = cv2.resize(img, (400, 300))

# 保存调整后的图片
cv2.imwrite("new_image.jpg", new_img)

其中，resize函数的第一个参数是要调整大小的图片，第二个参数是目标大小，可以通过元组或者列表的方式表示。

相关问题

python+opencv图片去除背景保留人物

Python的OpenCV库是一个非常强大的图像处理工具，可以使用它对图片进行各种操作，包括去除背景保留人物。

要去除背景保留人物，可以采用以下步骤：

1. 读取图片：使用OpenCV的“imread”函数读取待处理的图片。

2. 去除背景：可以使用OpenCV的“grabCut”函数进行背景去除。首先，需要创建一个与原始图像相同大小的掩码。将掩码中不需要分割的区域设置为0，将人物所在的区域设置为3。然后，通过调用“grabCut”函数，传入原始图像和初始化的掩码，进行背景去除。该函数会根据掩码中的初始化值，对图像进行迭代分割，最终得到分割好的图像。

3. 保存分割结果：将分割好的图像保存到本地，可以使用OpenCV的“imwrite”函数。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('input.jpg')

# 创建与原始图像大小相同的掩码
mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)

# 设置掩码中不需要分割的区域为0，设置人物所在的区域为3
mask[100:500, 100:700] = 3

# 进行背景去除
bgdModel = np.zeros(shape=(1, 65), dtype=np.float64)
fgdModel = np.zeros(shape=(1, 65), dtype=np.float64)
cv2.grabCut(image, mask, None, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_MASK)

# 将掩码中被标记为前景的区域设置为255
mask = np.where((mask == 3) | (mask == 1), 255, 0).astype('uint8')

# 对原始图像进行掩码操作，保留前景
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

# 保存分割结果
cv2.imwrite('output.jpg', result)

以上代码仅仅是一个简单的示例，实际操作时可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。希望对你有帮助！

python+opencv

### 使用Python和OpenCV进行图像处理

#### 3.1 安装OpenCV库
为了能够在Python环境中使用OpenCV，需要先完成OpenCV库的安装。可以通过pip工具轻松地安装这个强大的计算机视觉库[^2]。

pip install opencv-python

对于希望获得额外功能（如优化模块）的开发者来说，还可以考虑安装`opencv-contrib-python`包：

pip install opencv-contrib-python

#### 3.2 基础图像读取与显示
一旦成功安装了必要的软件包之后，就可以开始编写简单的程序来加载并展示图片文件了。下面给出了一段用于打开指定路径下的图片，并创建窗口将其呈现出来的代码片段[^1]。

import cv2

# 加载彩色图像
img = cv2.imread('path_to_image', 1)

if img is not None:
    # 创建窗口并显示图像
    cv2.imshow('Image Window Title', img)
    
    # 等待按键事件关闭窗口
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print("无法加载图像")

这段代码首先导入了cv2模块，接着尝试从给定位置读入一张图片；如果读取成功，则会弹出新窗口显示出该图象的内容直到用户按下任意键为止。

#### 3.3 高级图像处理技术
除了基本的操作之外，OpenCV还支持多种复杂的图像转换和技术应用，比如几何变换、颜色空间调整以及滤波器的应用等。这些特性使得它成为了一个非常适合用来探索更深层次计算机视觉课题的强大平台。

例如，在执行边缘检测之前通常会对原始数据做一些预处理工作——高斯模糊就是一个常用的选择因为它能够有效地减少噪声干扰从而提高后续步骤的效果质量:

blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blurred_img, threshold1=100, threshold2=200)

这里先是定义了一个大小为\(5\times5\)的标准差等于零的二维高斯核函数作用于输入矩阵之上得到平滑后的版本；然后再利用Canny算子计算梯度幅值进而提取轮廓信息出来形成最终的结果。