# Java OpenCV 图像拉伸实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Java和OpenCV库来实现图像拉伸功能。图像拉伸是一种常见的图像处理技术，它通过调整图像的大小来改变其宽度和高度。
在开始之前，请确保你已经正确安装了Java和OpenCV，并且已经将OpenCV库导入到你的Java项目中。
## 实现步骤
下面是实现图像拉伸功能的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-07-27 14:12:08
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图像缩放是指将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加源图像数据的像素个数。图像缩放一定程度上会造成信息的丢失，因此需要考虑适宜的方法进行操作。下面介绍两种常用的图像缩放方法的原理及实现1.基于等间隔提取图像缩放等间隔提取图像缩放是通过对源图像进行均匀采样来完成的。对于源图像数据f(x,y)，其分辨率为M*N,如果将其分辨率改变成m*n，对于等间隔采样而言，其宽度缩放因子k1=m/M，高度缩放
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2024-06-21 11:39:24
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这一篇我们来学习下直方图的应用，主要有直方图的拉伸、直方图均衡化以及利用直方图寻找相似图像。1. 直方图拉伸 图像对比度增强分为两类：直接对比度增强和间接对比度增强。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常用的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而扩大“前景”和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的。
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2024-04-16 11:25:35
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如果图像的灰度值集中在某一区间，则不利于我们对图像的观察，这时候我们可以对图像作灰度拉伸处理。可以把灰度值拉伸到0~255，比如博文 就是将灰度值拉到了0~255。当然也可把图像的灰度值拉伸到指定的区间。具体思路如下：对灰度值设置上下两个阈值，分别记为iLow和iHigh，小于iLow的像素点的灰度值置为0，大于iHigh的灰度值置为255，位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s
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2024-03-20 10:02:27
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图像的缩放
INTER_NEAREST 最近邻插值
INTER_LINEAR 双线性插值（默认设置）
INTER_AREA 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的
结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的
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2024-05-14 21:08:15
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一、直方图均衡化 直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，广泛应用在图像增强处理中，它是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素的取值动态范围。许多图像的灰度值是非均匀分布的,其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的，直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值
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2024-02-12 21:41:11
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1、书名:Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects2、章节：Chapter 3:Marker-less Augmented Reality匹配过程中有什么麻烦么？ 有，就是有不匹配的问题。是的，这源自于图片大小，旋转角度、光照情况、图片的聚焦等一系列事件引发的匹配事故。如何解决，目前AR/MR的工作者仍在
//包含了图像和视频的输入/输出
#include"highgui.h"
//用来标定滚动条当前的位置，为全局变量。为了区分局部变量，加g以表示区别。
int g_slider_position =0;
//将打开的视频文件作为一个全局变量使用
CvCapture *g_Capture=NULL;
//（回调函数：很有意义）当拖动滚动条后，会回调这个函数，同时会将当前滚动条的位置以3
直方图反映了图像中像素值的分布情况，很多时候，图像的视觉缺陷可以根据图像的直方图来分析。比如直方图太窄，说明图像使用的灰度值范围太窄；比如直方图有一个很强烈的峰值，说明图像部分灰度值的使用频率比其他强度值要高得多。 所以，可以通过直方图信息来修改图像的灰度值。如果将一种灰度修改为另一种灰度，那么这意味着这种改变不是针对某些像素的，而是整体性的，新的颜色值只与当前像素的颜色值相关。这种关系，通常可
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2024-03-28 07:15:22
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图像的几何变换1. 裁剪、放大、缩小裁剪--数组选择方法（冒号）放大、缩小--resize()函数2. 平移变换3. 错切变换4. 镜像变换5. 旋转变换6. 透视变换完整代码 1. 裁剪、放大、缩小裁剪–数组选择方法（冒号）# 裁剪
img = cv.imread('naruto_400x400.jpeg')
show(img)naruto_totem = img[250:310, 190:25
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2024-04-19 09:07:08
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# 使用 OpenCV Python 实现图像拉伸
图像拉伸是图像处理中的一种常用技术，主要用于调整图像的尺寸。通过使用 OpenCV 和 Python 库，我们可以轻松实现这一功能。以下是实现图像拉伸的基本流程以及相关代码的详细说明。
## 流程步骤
我们将整个过程分为几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-08-25 03:42:36
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【OpenCV】高手勿入! 半小时学会基本操作 4概述图像裁剪数值计算图像融合概述OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 4 篇）图像裁剪cv2.resize能帮助我们读图像进行裁剪.格式:cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])sr
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2024-08-29 17:50:43
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本期将介绍如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示
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2023-10-13 10:59:29
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Pixelmator Pro for Mac是一款专业的图像编辑软件，通过广泛的工具集来编辑和修饰照片，创建图形设计，绘画，绘制矢量图形以及添加令人惊叹的效果，它是您需要的唯一图像编辑器。pixelmator pro mac软件特色一、重塑给你的图像扭曲。轻松改变图像中任何物体或区域的形状，创建引人注目的艺术效果，或使用一系列快速而强大的重塑工具对肖像照片进行细微更改。每种工具都是从突破性的图形技
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2023-10-17 22:18:56
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# Python OpenCV 图像对比度拉伸实现指南
对比度拉伸是图像处理中的一种常见技术，它能够增强图像的对比度，从而使得图像中的细节更为清晰。在Python中，我们可以利用OpenCV库来实现这一功能。本文将为初学者提供一个完整的流程，包括需要的步骤、相关代码以及相关的图解。
## 流程概述
下面是实现图像对比度拉伸的主要步骤：
| 步骤 | 描述
图片缩放用到的主要函数是：cv2.resize, 它最简单的形式如下：cv2.resize(img, (new_width, new_height))其中，img为源图片，new_width, new_height 为缩放后的宽度和高度，函数返回缩放后的图片。具体用法如下面的例子。示例1import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("lenna.jpg")
# 显示图片
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2024-03-28 15:59:13
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图像清晰度评价算法有很多种，在空域中，主要思路是考察图像的领域对比度，即相邻像素间的灰度特征的梯度差；在频域中，主要思路是考察图像的频率分量，对焦清晰的图像高频分量较多，对焦模糊的图像低频分量较多。这里实现3种清晰度评价方法，分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。 1.Tenengrad梯度方法Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂
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2023-05-29 20:23:00
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目录前言一、灰度变化二、直方图修整1.直方图概念2.直方图变化3.直方图均衡化二、图像平滑1.卷积模板2.均值滤波3.高斯滤波4.中值滤波三、图像锐化1.梯度算子2.使用Laplacian算子进行锐化3.使用Sobel算子进行锐化四、代码总结1.图片2.代码前言图像增强的目的是改善图像的视觉效果或者是图像更适合于人或及其分析处理，通过图像增强可以减少图片噪声，提高目标与背景的对比度，也可以强调或一
目录1.图像均衡化 2.图像卷积3.高斯模糊4.高斯双边模糊1.图像均衡化 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现直方图均衡
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2024-05-07 11:27:37
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直方图概念 图像的构成是有像素点构成的，每个像素点的值代表着该点的颜色（灰度图或者彩色图）。所谓直方图就是对图像的中的这些像素点的值进行统计，得到一个统一的整体的灰度概念。一般情况下直方图都是灰度图像，直方图x轴是灰度值（一般0~255），y轴就是图像中每一个灰度级对应的像素点的个数。直方图的好处就在于可以清晰了解图像的整体灰度分布，这对于后面依据直方图处理图像来说至关重要
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2024-03-26 10:00:44
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