cv2.resize(pred,cv2.INTER_NEAREST)

时间: 2023-10-17 20:27:40 浏览: 146
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cv2.resize(pred,cv2.INTER_NEAREST)是使用OpenCV库中的resize函数来对图像进行调整大小的操作。其中，pred是待调整大小的图像，cv2.INTER_NEAREST是调整大小的插值方法，表示使用最近邻插值法进行调整大小。最近邻插值法是一种简单的插值方法，它会根据目标像素所在位置附近最近的一个原始像素的值来确定目标像素的值。这种方法的计算速度较快，但可能会导致图像出现锯齿状的效果。如果你想了解更多关于cv2.resize函数的具体用法，可以参考引用中的内容。另外，你还可以通过引用和引用中提供的链接来查阅更多关于cv2.resize函数的相关信息和示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python cv2.resize函数high和width注意事项说明](https://download.csdn.net/download/weixin_38691739/12850037)[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: 50%"] - *2* *3* [jetbot 06 之实时人脸表情检测](https://blog.csdn.net/walletiger/article/details/109837667)[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: 50%"] [ .reference_list ]
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cv2.resize参数类型

cv2.resize函数的参数类型有以下几种： ...常见的插值方法有cv2.INTER_NEAREST、cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_CUBIC等。 注意：src、dsize、fx和fy这四个参数至少要指定其中一个，否则函数将抛出异常。

import cv2 import numpy as np # 读取原始图像 img = cv2.imread('image.webp') # 缩放变换 scale_percent = 50 # 缩放比例 width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100) # 新图像宽度 height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100) # 新图像高度 dim = (width, height) resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) # 旋转变换 angle = 45 # 旋转角度 rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]/2, img.shape[0]/2), angle, 1) rotated = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (img.shape[1], img.shape[0])) # 平移变换 x = 50 # 水平方向平移像素数 y = 100 # 垂直方向平移像素数 translation_matrix = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]]) translated = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (img.shape[1], img.shape[0])) # 裁剪变换 x1 = 100 # 左上角横坐标 y1 = 100 # 左上角纵坐标 x2 = 300 # 右下角横坐标 y2 = 300 # 右下角纵坐标 cropped = img[y1:y2, x1:x2] # 镜像变换 mirrored = cv2.flip(img, 1) # 在同一个窗口内分成六个子窗口来分别显示原图和变换后的图像 cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow('Image', 700, 700) cv2.imshow('Image', np.vstack((img, resized, rotated, translated, cropped, mirrored))) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()优化这段代码，并显示结果图

resized = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) transformed_images.append(resized) elif transformation == 'rotate': angle = 45 rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((img.shape[1]...

# Stream results im0 = annotator.result() if view_img: if platform.system() == 'Linux' and p not in windows: windows.append(p) cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO) # allow window resize (Linux) cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0]) cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) # 1 millisecond

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将结果流式传输。具体来说，它将结果添加到图像中，并在需要时将图像显示在屏幕上。如果运行的操作系统是Linux，并且当前图像窗口还没有打开，则会创建一个新的窗口。...

cv2.resize()函数

cv2.resize()函数是OpenCV中的一种图像缩放方法，可以将一幅图像缩放到指定的大小。它的语法如下： cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 其中src是原始图像，dsize是目标图像的...

rom skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码：import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作，这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0)，并显示超像素池化后的特征图

pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img_np.shape[1], img_np.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0) 运行...

cv2.resize()参数

cv2.resize()函数有以下参数： 1. src：表示输入图像，可以是任何维度的numpy数组。 2. dsize：表示输出图像的大小，可以是一个元组（width，height），也可以是一个整数，这种情况下输出图像的大小为（dsize，...

cv2.resize

缩放时可以选择不同的插值方法，比如cv2.INTER_AREA用于缩小图像，cv2.INTER_CUBIC用于放大图像，cv2.INTER_LINEAR是一种速度较快且效果尚可的插值方法。 总之，cv2.resize函数是用来调整图像大小的函数，可以根据...

cv2.resize使用

Python中的cv2.resize函数是OpenCV库中的一个图像处理函数，用于调整图像的大小。该函数可以将图像缩小或放大到指定的大小，并且可以选择不同的插值方法来处理图像的像素值。常用的插值方法有最近邻插值、双线性插值...

写出下列代码可以实现什么功能： #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形，变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)

2. 将图像的大小调整为240x180像素，使用cv2.resize函数。 3. 对图像进行高斯模糊处理，使用cv2.GaussianBlur函数。 4. 将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间，使用cv2.cvtColor函数。 5. 创建一个掩码(mask)，根据...

opencv cv2.resize

cv2.resize是OpenCV库中用于调整图像大小的函数。它可以将图像缩放到指定的尺寸或根据给定的缩放因子进行调整。 以下是cv2.resize函数的基本语法： python resized_image = cv2.resize(image, dsize[, dst...

image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image)

这段代码是将一张彩色图像转换成灰度图像，然后将其大小调整为28x28像素，接着对像素值进行归一化处理，并将其转换为float32类型的numpy数组。最后，将该数组reshape成(-1,28,28)的形状并添加到data_train列表中。...

cv2.resize()用法

interpolation - 插值方法，常用的有cv2.INTER_LINEAR, cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_AREA 等。 例子： python import cv2 # Load an image img = cv2.imread("example.jpg") # Resize the image to half of ...

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

python中cv2.resize

res = cv2.resize(img, (width//2, height//2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # dsize=（2*width,2*height） cv2.imshow('res', res) cv2.imwrite('output.jpg', res) 第二种方法是使用参数fx和fy。同样地，...

resize_mask=cv2.resize(Mask_Image,(256,256)) train_masks.append(resize_mask)

这是一段用 Python 中的 OpenCV 库对输入的 Mask_Image 进行大小调整的...具体的操作是使用 cv2.resize 函数，将输入的 Mask_Image 图像大小调整为 (256, 256) 的尺寸，然后将处理后的结果添加至 train_masks 列表中。

def weighted_knn(self, predictions): # perform weighted knn retrieval_one_hot = torch.zeros(self.K, self.C).to(self.device) batchSize = predictions.shape[0] correlation = torch.matmul(predictions, self.features.t()) yd, yi = correlation.topk(self.K, dim=1, largest=True, sorted=True) candidates = self.targets.view(1,-1).expand(batchSize, -1) retrieval = torch.gather(candidates, 1, yi) retrieval_one_hot.resize_(batchSize * self.K, self.C).zero_() retrieval_one_hot.scatter_(1, retrieval.view(-1, 1), 1) yd_transform = yd.clone().div_(self.temperature).exp_() probs = torch.sum(torch.mul(retrieval_one_hot.view(batchSize, -1 , self.C), yd_transform.view(batchSize, -1, 1)), 1) _, class_preds = probs.sort(1, True) class_pred = class_preds[:, 0] return class_pred这个函数实现了什么功能

这个函数实现了加权K最近邻（weighted k-nearest neighbors）算法。它接受一个predictions参数，表示预测结果。在函数中，首先创建了一个大小为self.K x self.C的全零张量retrieval_one_hot，用于存储K个最近邻样本...

#调整大小 emoji = cv2.resize(emoji, (60, 60)) roi = frame[0:60, 0:60] # 创建emoji图标的掩码，同时创建其相反掩码 emogray = cv2.cvtColor(emoji, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(emogray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 现在将ROI中图标的区域涂黑 frame_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) # 仅从表情图像中提取图标区域 emo_fg = cv2.bitwise_and(emoji, emoji, mask=mask) # 将图标放入ROI并修改主图像 dst = cv2.add(frame_bg, emo_fg) frame[0:60, 0:60] = dst

3. 使用 cv2.cvtColor() 将调整大小后的表情图标从 BGR 颜色空间转换为灰度图像。 4. 使用 cv2.threshold() 函数根据灰度图像创建掩码，将阈值以下的像素设置为 0，以上的像素设置为 255。 5. 使用 cv2.bitwise...

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