python opencv 图像尺寸变换方法

OpenCV是应用最被广泛的的开源视觉库.他允许你使用很少的代码来检测图片或视频中的人脸. 这里有一些互联网上的教程来阐述怎么在OpenCV中使用仿射变换(affine transform)旋转图片--他们并没有处理旋转一个图片里的矩形一般会把矩形的边角切掉这一问题,所以产生的图片需要修改.当正确的使用一点代码时,这是一点瑕疵. def rotate_about_center(src, angle, scale=1.): w = src.shape[1] h = src.shape[0] ran

伽马变换就是用来图像增强,其提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正. 伽马变换的基本形式如下: 大于1时,对图像的灰度分布直方图具有拉伸作用(使灰度向高灰度值延展),而小于1时,对图像的灰度分布直方图具有收缩作用(是使灰度向低灰度值方向靠拢). #分道计算每个通道的直方图 img0 = cv2.imread('12.jpg') hist_b = cv2.calcHist([img0],

安装好环境后,开始了第一个Hello word 例子,如何读取图片,保存图品 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片代码 img = cv2.imread('test.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #IMREAD_COLOR = 1 #IMREAD_UNCHANGED = -1 #展示图片 cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.d

利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源,目标,变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件:就不用说了 目标:你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现.当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值

图像边框的实现 图像边框设计的主要函数 cv.copyMakeBorder()--实现边框填充 主要参数如下: 参数一:源图像--如:读取的img 参数二--参数五分别是:上下左右边的宽度--单位:像素 参数六:边框类型: cv.BORDER_CONSTANT--cv.BORDER_REPLICATE--cv.BORDER_REFLECT--cv.BORDER_WRAP--cv.BORDER_REFLECT_101--cv.BORDER_TRANSPARENT--cv.BORDER_REFLEC

1.前言 在深度学习出来之前,图像识别领域北有"Gabor帮主",南有"SIFT慕容小哥".目前,深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情,从而取替"Gabor帮主"和"SIFT慕容小哥"的江湖地位.但,在没有大数据和算力支撑的"乡村小镇"地带,或是对付"刁民小辈","Gabor帮主"可以大显身手,具有不可撼动的地位.IT武林中,有基于C++和OpenCV,或

初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关.高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接,拼接时消去两幅图像相同的部分,实现拼接合成全景图. 具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分,如图所示:             用基于特征的图像拼接实现后: 设图像高为h,相同部分的宽度为wx 拼接后图像的宽w=wA+wB-wx 因此,可以先构建一个高为h,宽为W*2的空白图像,将左图像向右平移wx,右图像粘贴在右侧.则右图像刚好覆盖左图像中的相同部分

目录 读视频,提取帧 接口函数:cv2.VideoCapture() 获取视频信息 使用set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)读取指定帧 读取函数(重点) 将图像写为视频 示例 fourcc 读视频,提取帧 接口函数:cv2.VideoCapture() 通过video_capture = cv2.VideoCapture(video_path)可以获取读取视频的句柄.而后再通过flag, frame = video_capture.read()可以读取当前帧,flag表示读取