OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小,函数原型如下: , , int interpolation=INTER_LINEAR ); 参数解释: src:输入,原图像,即待改变大小的图像: dst:输出,改变大小之后的图像,这个图像和原图像具有相同的内容,只是大小和原图像不一样而已: dsize:输出图像的大小.如果这个参数不为0,那么就代表将原图像缩放到这个Size(width,height)指定的大小:如果这个参数为0,那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算: dsize

这是文档中的函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数说明src:要resize的原图,应该是一个矩阵 dsize:希望得到图像的shape,是一个tuple类型的数据,注意,这里是宽*高,而我们平常img.shpae得到都是高*宽 fx,fy 一般不会用到,所以我没有去研究 interpolation: 插值方法(详见下表,参考https://blog.csdn.net/JNingWei/article/

opencv提供的热死则函数原型如下:void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ); 在使用的过程中需要验证不同的resize方式对于最后精度的影响,在代码中是这样写的: cv::resize( againstLetPedestrianInput.v_imgin[0], img1_resize, cv::Size

在用c++代码复现matlab代码时,遇到两者resize函数的结果不相同的问题. opencv: resize(image1, reTmp, Size(, ), , , cv::INTER_LINEAR); matlab: tmp=imresize(img,[ ],'bilinear','AntiAliasing',false); 以一张500×396的彩色图片为例,resize到(50,50): matlab  imresize代码: img=imread('image/cluo.jpg')

opencv roi区域 resize之后,roi的引用已不是原图的引用,而是内存拷贝产生的子图像. http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/45250823

转自: https://blog.csdn.net/weixin_36340947/article/details/77095924 转自: https://blog.csdn.net/robinhjwy/article/details/77618819 opencv提供了line()函数来对直线的绘制.其原型如下: void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lin

一.漫水填充算法 该算法通过一个指定的种子点,来分析整张图片上的像素,并设置像素差异阈值,在阈值类的点,最后变成相同的颜色.该方法通过上下限和连通方式来达到不同的连通效果. 该方法常用与标记和分离图像的一部分,以便于对其做进一步的分析和处理,填充的结果总是连通的区域. API:void floodFill(源图像,掩码,Point 种子点,scaral 染色值,Rect* 重绘区域的最小边界矩形区域,scaral 与种子点颜色的负差最大值,scaral 与种子点颜色的正差最大值,int 操作方式

问题描述在windows平台上,本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件,加载模型进行前向测试的时候,发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢,打算用opencv的resize做替换,因此更改了输入图片到模型中的预处理过程,使用caffe.io.Transformer进行预处理的过程如下: import numpy as np import sys,os # 设置当前的工作环境在caffe下 caffe_root = '/home/xxx/caffe

目录 opencv学习笔记D01 一.图片读取 二.图片保存 三.图片展示 四.图片缩放 五.四种常用插值方式的比较 1.最近邻插值 2.双线性插值 3.区域插值 4.三次样条插值 我是尾巴: opencv学习笔记D01 @ opencv,Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立.OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.MacOS操作系统上.它轻量级而且高效--

1,原理 在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛. 越是简单的模型越适合用来举例子,我们就举个简单的图像:3*3 的256级灰度图.假如图像的象素矩阵如下图所示(这个原始图把它叫做源图,Source):       234 38 22       67 44 12       89 65 63 这 个矩阵中,元素坐标(x,y)是这样

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage

1. 名词理解 屏幕尺寸(screen size) 屏幕尺寸(screen size),是屏幕的对角线长度,一般讲的大小单位都是英寸. DPI (dots per inch) dpi 是(英文Dots Per Inch)(每英寸所打印的点数)的缩写,是打印机.鼠标等设备分辨率的单位.国际上都是计算一平方英寸面积内像素的多少.这是衡量打印机打印精度的主要参数之一,一般来说,该值越大,表明打印机的打印精度越高.如果对于扫描设备,dpi越大,则采样点越高,扫描的图片越清晰. 可以理解为像素的密度,即单

问题描述 每次调用capture读取video的时候,还回的像素都是640x480,不管是笔记本的摄像头还是USB摄像头,明明我的摄像头是支持130万读取的功能的呀. 问题分析 一番查找,关于用opencv 设置摄像头读分辨率问题的若干说明,果然是capture的默认设置问题,默认将图像尺寸设置为640x480大小,或者说,USB摄像头就不支持capture类的get方法,搞一个默认值糊弄你. 解决办法:人为set指定capture图像的大小 利用相机说明书,得到真实的分辨率 首先set很大的像

原文地址: https://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html --------------------------------------------------------------------------------- 1,原理 在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛. 越是简单

OpenCV Error: Assertion failed (ssize.area() > ) /modules/imgproc/src/imgwarp. 根据错误提示,查看一下opencv源码中的imgwarp.cpp 发现出错处为opencv的resize()函数的如下行: void cv::resize( InputArray _src, OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y, int i

接上一篇介绍IC制造的基本过程,光刻的基本过程.这篇文章继续介绍光刻过程中的一些概念. 该系列文章的目录如下: [IC]Lithograph(0)半导体制造的基本过程 [IC]Lithograph(1)光刻技术分析与展望 [IC]Lithograph(2)光刻技术的分辨率与分辨率增强技术 1. 光刻投影系统的分辨率 投射到晶圆片上的特征图的精度,取决于投影系统的光波长,以及经过光掩膜板(illuminated mask)衍射光的衍射级次有多少能被会聚透镜(缩图透镜the reduction le

opencv的resize默认的是使用双线性插值INTER_LINEAR,也可以是尝试其他的方式进行插值操作 if (param.random_interpolation_method()) { // 0: INTER_NEAREST // 1: INTER_LINEAR // 2: INTER_CUBIC // 3: INTER_AREA // 4: INTER_LANCZOS4 ; cv::resize(cv_img_origin, img, cv::Size(new_width, new_

opencv官方:www.opencv.org github:https://github.com/opencv OpenCV OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已

Kinect SDK v2预览版,获取数据的基本流程的说明.以及取得Color图像的示例程序的介绍. 上一节,是关于当前型号Kinect for Windows(后面称作Kinect v1)和次世代型的Kinect for Windows的开发者预览版(后面称作Kinect v2 预览版)的配置比较和介绍. 从这一节开始,是Kinect的各种数据的取得方法的比较和介绍.   Color Camera Kinect和通常的Web摄像头一样,搭载了 Color Camera,可以取得Color图像.

经常用到ffmpeg中的sws_scale来进行图像缩放和格式转换,该函数可以使用各种不同算法来对图像进行处理.以前一直很懒,懒得测试和甄 别应该使用哪种算法,最近的工作时间,很多时候需要等待别人.忙里偷闲,对ffmpeg的这一组函数进行了一下封装,顺便测试了一下各种算法. 简单说一下测试环境,我使用的是Dell的品牌机,i5的CPU.ffmpeg是2010年8月左右的当时最新版本编译而成,我使用的是其静态库版本. sws_scale的算法有如下这些选择. #define SWS_FAST_BI

经常用到ffmpeg中的sws_scale来进行图像缩放和格式转换,该函数可以使用各种不同算法来对图像进行处理.以前一直很懒,懒得测试和甄别应该使用哪种算法,最近的工作时间,很多时候需要等待别人.忙里偷闲,对ffmpeg的这一组函数进行了一下封装,顺便测试了一下各种算法. 简单说一下测试环境,我使用的是Dell的品牌机,i5的CPU.ffmpeg是2010年8月左右的当时最新版本编译而成,我使用的是其静态库版本. sws_scale的算法有如下这些选择. #define SWS_FAST_BIL