我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所

点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样. 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云. 新点云即为下采样后的点云. 这里使用斯坦福兔子作为测试点云. 小兔子pcd下载地址. 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pcshow(pc); pc_point = pc.Location; xlimit = pc.XLimits; yl

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

1. np.random_choice(array, len)  进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数 数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 # 2 进行数据的下采样 negtive_len = len(data[data.Class==1]) negtive_index = data[data.Class==1].index # 获得正常样本的数据便签

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

1.卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到

python和opencv的安装都很顺利,就是在PyCharm下的配置浪费了一点时间. 一.原料 1.max系统 2.python(本文用的版本是3.6.5) 3.opencv(本文中使用的版本是3.4.1_4) 4.PyCharm 二.安装 本文的python及opencv采用Homebrew安装. 参考官网给的方法,官网https://brew.sh.打开终端,输入 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.co

import cv2   #opencv读取的格式是BGR import numpy as np 一.#读入文件 img=cv2.imread('cat.jpg') #’’引号内是图片所在盘的地址+名字,如:D:/1.jpg img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 二.#得到图片的信息  高,宽,通道数 img_gray.shape 三.#图片显示 cv2.imshow('image',img) cv2.imshow("im

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

图像金字塔被广泛应用于各种视觉应用中.图像金字塔是一个图像集合,集合中图像都源于同一个原始图像,而且是通过对原始图像连续降采样获得,直到达到某个中止条件才停止降采样.(当然,降为一个像素肯定是中止条件)  --学习OpenCV中文版 PyrDown图像的下采样 void cvPyrDown( const CvArr* src, CvArr* dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5 );src 输入图像. dst 输出图像, 宽度和高度应是输入图像的一半 ,传入前必须已经完

1. 第三部分 掌握 imgproc 组件 第六章 图像处理 6.1.线性滤波: Pdf.P170 Pdf.P171 平滑处理(smoothing)(模糊处理(bluring))-- 使用频率很高 -- 用途:较少图像上的 噪点 / 失真.降低分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制. 消除图像中的噪声成分 叫做 图像的 平滑化 / 滤波操作.... 因此 一个能降低高频成分的滤波器就能够减弱噪声的影响. 图像滤波 目的两个:(1)

目录 Opencv3 当前模块 OpenCV 贡献库(opencv_contrib) OpenCV 头文件 旧式C风格头文件 新式C++风格头文件 例程 DEMO1 - 显示图片 DEMO2 - 视频 用于从磁盘中播放视频 DEMO3 - 将轨迹栏滑块添加到基本查看器窗口,以便在视频文件中移动 DEMO4 - 在图像显示在屏幕上之前加载并平滑图像 DEMO5 - 使用pyrDown()创建一个新的图像,该图像是输入图像宽度和高度的一半 DEMO6 - Canny边缘检测器将其输出写入单通道(灰度

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) OpenCV目前最新版是3.0.0 rc1,官方给出了编译好的Python2可以直接使用的cv2.pyd,可我想在Python3下用啊!只能硬着头皮自己编译了,Mingw编译到最后一步失败了,最终使用visual studio 2012编译成功,过程分享如下: (注①:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit,OpenCV版本为 3.0.0 rc1

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

理解mulitband.所谓的mulitband,其实就是一种多尺度的样条融合,其实现的主要方法就是laplace金字塔. 高斯金字塔是向下采样,而laplace金字塔式向上采样(也就是恢复),采用的都是差值的方法.如何能够在金字塔各个层次上面进行图像的融合,结果证明是相当不错的.网络上面流传的一个类解释了这个问题,并且能够拿来用: #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #includ

原文链接:http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/51885043 [图像金字塔] 图像金字塔这个词,我们经常在很多地方可以看到.它是图像多尺度表达的一种,最主要的是用于图像的分割.同时,图像金字塔也被广泛用于各种视觉应用中. 图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而是通过对原始图像连续降采样获得,直到达到某个终止条件才停止降采样.我们可以通过下图来形象的说明图像金字塔的概念.在金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,