cv2.resize()用法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了cv2.resize()用法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

cv2.resize() 是 OpenCV 中的一个函数,用于改变图像的大小。

语法: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

参数: src - 原始图像 dsize - 目标图像的大小,格式为(宽度,高度) dst - 用于存储结果的图像 fx - 水平缩放因子 fy - 垂直缩放因子 interpolation - 插值方法,常用的有cv2.INTER_LINEAR, cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_AREA 等。

例子:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-595832.html

import cv2

# Load

到了这里,关于cv2.resize()用法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • OpenCV中cv2的常见用法

    使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 使用函数cv2.imshow(wname,img)显

    2024年02月10日
    浏览(44)
  • 图片缩放cv2.resize()详解

    resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) 参数解释 : 参数 解释 src 输入原图像 dsize 输出图像的大小,方式:(宽,高) fx width方向的缩放比例 fy height方向的缩放比例 interpolation 插值方式,默认为双线性插值 scr、dsize是必传参数,fx、fy、interpolation是可选参数。 图片进

    2023年04月19日
    浏览(55)
  • opencv(python)视频按帧切片/cv2.VideoCapture()用法

    cv2.VideoCapture是OpenCV中一个用于捕捉视频的类。它可以访问计算机的摄像头,或从视频文件中读取图像。通过cv2.VideoCapture,用户可以轻松地捕捉、保存、编辑和传输视频流数据。 使用cv2.VideoCapture可以实现以下功能: 1. 打开计算机的摄像头,实时捕捉摄像头的视频流数据。

    2024年02月07日
    浏览(49)
  • 【OpenCV】图像上绘制文字cv2.putText()函数用法,添加倾斜透明水印

    在OpenCV中,调用cv2.putText()函数可添加文字到指定位置,对于需要在图片中加入文字的场景提供了一种比较直接方便的方式。 注意:OpenCV 不支持显示中文字符,使用 cv2.putText() 时添加的文本字符串不能包含中文字符(包括中文标点符号) 其函数原型如下所示: 上述参数分别

    2024年02月04日
    浏览(63)
  • 计算机视觉(CV)技术的优势

    计算机视觉(CV)技术的优势: 1. 自动化任务:计算机视觉技术可以自动执行一系列视觉任务,如图像分类、目标检测和识别等,从而实现任务的自动化。 2. 高速处理:计算机视觉技术可以在短时间内处理大量的图像和视频数据,实现快速的分析和决策。 3. 准确性:相对于

    2024年01月22日
    浏览(74)
  • 计算机视觉 – Computer Vision | CV

    人的大脑皮层, 有差不多 70% 都是在处理视觉信息。 是人类获取信息最主要的渠道,没有之一。 在网络世界,照片和视频(图像的集合)也正在发生爆炸式的增长! 下图是网络上新增数据的占比趋势图。灰色是结构化数据,蓝色是非结构化数据(大部分都是图像和视频)。

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • 计算机视觉(CV)技术的优势和挑战

    目录 计算机视觉(CV)技术的优势和挑战 优势: 挑战: 计算机视觉(CV)技术是一种利用计算机和算法来实现对图像和视频的分析、处理和理解的技术。为了应对图像多样性,计算机视觉技术可以采用数据增强、迁移学习、复杂模型、多尺度处理、领域自适应和合成数据等

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • cv2.error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function ‘resize‘解决方案

    在做手势图像分类的时候,遇到了数据集不均衡的问题。于是对部分图像少的类别进行了数据集扩充。 具体如何扩充的参考了这位博主的方法: 数据集太少怎么办?数据集扩充方法 后续继续对数据集进行训练的时候就遇到了如题目所示的问题:cv2.error: (-215:Assertion failed) !

    2024年02月09日
    浏览(48)
  • 动手学CV-Pytorch计算机视觉 天池计算机视觉入门赛SVHN数据集实战

    这里我们以datawhale和天池合作的天池计算机视觉入门赛为例,通过案例实战来进一步巩固本章所介绍的图像分类知识。 该比赛以SVHN街道字符为赛题数据,数据集报名后可见并可下载,该数据来

    2024年02月04日
    浏览(47)
  • 举例说明计算机视觉(CV)技术的优势和挑战

    计算机视觉(CV)技术是指通过计算机算法和模型来解析和理解图像和视频的能力。它的优势和挑战如下所示: 优势: 高效精确:CV技术可以在很短的时间内对大量图像进行高质量的处理和分析,大大提高了处理速度和准确性。 自动化:CV技术可以在没有人工干预的情况下完

    2024年01月18日
    浏览(48)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包