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

在深度学习中,模型的输入size通常是正方形尺寸的,比如300 x 300这样．直接resize的话,会把图像拉的变形．通常我们希望resize以后仍然保持图片的宽高比． 例如: 如果直接resize到的话: 而我们希望得到: 可以利用copyMakeBorder和resize配合达到我们的目的． import cv2 def resize_keep_aspectratio(image_src,dst_size): src_h,src_w = image_src.shape[:2] print(

图像金字塔原理 expand = 扩大+卷积 拉普拉斯金字塔 PyrDown:降采样 PyrUp:还原 example import cv2 as cv import numpy as np # 图像金字塔和拉普拉斯金字塔(L1 = g1 - expand(g2)):reduce:高斯模糊+降采样,expand:扩大+卷积 # PyrDown降采样,PyrUp还原 def pyramid_demo(image): level = 4 temp = image.copy() pyramid_ima

参考链接:https://www.jianshu.com/p/3092835eab61 现有的图像是高瘦高瘦的,所以直接resize成矩形不合适.改变了整个结构. 所以采用的是先resize再padding的方式. 1.resize图片,先计算最长边的resize的比例,然后按照该比例resize. 2.计算四个边需要padding的像素宽度,然后padding def resize_img_keep_ratio(img_name,target_size): img = cv2.imread(i

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

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')

转自: OpenCV 教程 使用 图像金字塔 进行缩放 图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术.一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样.有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中: 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像 高斯金字塔 每一层都按从下到上的次序编号, 层级  (表示为  ,尺

http://blog.csdn.net/xiaoshengforever/article/details/12191303 2013-09-30 12:21 10842人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: opencv/图像处理/人脸识别(14)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. OpenCV改变图像大小的操作有两类:resize与图像金字塔,但是这两类操作差别还是比较大的. 一.resize 函数原型 void resize(InputArray src, Outp

原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8067881 尺度空间理论   自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态.例如我们形容建筑物用“米”,观测分子.原子等用“纳米”.更形象的例子比如Google地图,滑动鼠标轮可以改变观测地图的尺度,看到的地图绘制也不同:还有电影中的拉伸镜头等等…… 尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大,能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程.尺度越大图像越模糊.   为什么要讨论

5.对练习4中的代码进行修改,参考例2-3,给程序加入滚动条,使得用户可以动态调节缩放比例,缩放比例的取值为2-8之间.可以跳过写入磁盘操作,但是必须将变换结果显示在窗口中. 参考博文:blog.csdn.net/mengyanshizhe/article/details/45915525?reload blog.sina.com.cn/s/blog_4b0020f30101cgok.html 没有找到方法设置滚动条的下限值为2,故令滚动条的值为0时,缩放比例为1. 利用cvResize函数实现

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种

Meanshift(均值漂移)是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法.Meanshift不仅能够用于图像滤波,视频跟踪,还能够用于图像切割. 通过给出一组多维数据点,其维数是(x,y,r,g,b),均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域,能够理解为数据分布最集中的区域. 在这里须要注意,因为空间位置(也就是上面的x和y)的变化范围与颜色的变化范围(上面的r,g,b)有极大的不同,所以,meanshift对这两个维数要採用不同的窗体半径.在opencv自带的means

一直对视频或者图像添加水印很感兴趣,查找资料后用OpenCV尝试了一下. 记录下来. 1.首先是打开摄像头. 找到OpenCV官方文档给出的例子. 例子中实现的是,打开摄像头,并对画面进行高斯滤波,使用canny算子检测直线边缘. #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main(int, char**) { VideoCapture cap(); // open the default camera if(!cap.

1.SIFT特征点和特征描述提取(注意opencv版本) 高斯金字塔:O组L层不同尺度的图像(每一组中各层尺寸相同,高斯函数的参数不同,不同组尺寸递减2倍) 特征点定位:极值点 特征点描述:根据不同bin下的方向给定一个主方向,对每个关键点,采用4*4*8共128维向量的描述子进项关键点表征,综合效果最佳: pip uninstall opencv-python pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 1.特征点检测 def sift_kp(ima

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 在[AR实验室]mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION末尾提及了iPhone5s真机测试结果,其中ExtractORB函数,也就是提取图像的ORB特征这一块耗时很可观.所以这也是目前需要优化的重中之重.此处,我使用[AR实验室]mulberryAR :添加连续图像作为输入中添加的连续图像作为输入.这样的好处有两个,一个就是保证输入一致,那么单线程提取特征和并行提取特征两种方法优化对比就比较有可信

Matlab interp2 为Matlab的矩阵填充函数, 填充关系: x=1:11; y=1:13; x1=1:0.1:12; y1=1:0.1:14; [x2,y2]=meshgrid(x1,y1); t1=interp2(x,y,t,x2,y2,'cubic'); 意义: 进行十倍差值,使用双三次插值 方法. 用指定的算法method 计算二维插值: 'linear':双线性插值算法(缺省算法); 'nearest':最临近插值; 'spline':三次样条插值; 'cubic':双三次

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w

首先导入必要的库,使用Opencv读入图像,避免复杂的图像解析,同时使用Opencv作为算法的对比,由于使用环境为jupyter使用matplotlib直接可视化 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 图片的存储 图片实质上就是一个矩阵,一个640*320的灰白图像其实就是一个(640,320)的矩阵,每个坐标点的值就代表该像素点的灰度. 通常我们使用0-256的值来表示灰