【OpenCV学习】(六)图像基本变换背景图像的变换通常用于数据预处理部分,例如缩放旋转等常见的图像变换方法;在一些深度学习框架内部都分装了图像变换的方法,对训练集做统一的图像变换操作;一、图像缩放函数原型:resize(src,dsize,[fx,fy,interpolation])fx:x轴的缩放因子;fy:y轴的缩放因子;interpolation:插值算法;插值算法有以下几种:1、INTE            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-09 09:53:37
                            
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            第一部分:    在做数字图像处理时,经常会碰到小数象素坐标的取值问题,这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如:做地图投影转换,对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时,变换出来的对应的坐标是一个小数,再比如做图像的几何校正,也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像插值方法进行介绍。1、最邻近元法  这是最简单的一种插值方法,不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV框架与图像插值算法 文章目录OpenCV框架与图像插值算法一.简介二.算法理论介绍1.最近邻插值算法原理计算公式效果展示图2.双线性插值算法原理计算公式效果展示图3.映射方法向前映射法向后映射法三.基于opencv的python实现总结 一.简介在图像处理中,平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值,只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介在图像处理中,平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值,只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象中,灰度值仅在整数位置上有定义。然而,输出图象[x,y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理,常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。学习目标了解插值算法与常见几何变换之间的关系理解插值算法的原理掌            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            训练Object Detection模型SSD完毕之后进入test阶段,每张图像在进入输入层之前需要进行resize操作,以满足CNN模型对输入层size的要求。本文首先介绍了Caffe实现的SSD模型对输入图像的变换规定,引出了OpenCV中的resize方法,最后介绍该方法中的插值参数cv.INTER_LINEAR和该插值方法的原理。caffe_ssdcaffe_ssd在test阶段,对图像的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、概念介绍1.1  最近邻插值:最近邻插值算法根据原图像与目标图像的尺寸,计算缩放比例,然后根据缩放比例,计算目标图像所对应的原像素。过程中会产生小数,然后四舍五入,取与这个点最近的点。example:100110120110120130120130140                  &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV中resize()函数的插值方式对比 - CodeAntenna在进行图像缩放过程中,opencv中的resize函数是最常用的,其速度相对较快,只需要一行代码即可。此函数中提供5种缩放插值的方法。在下文中将进行对比。1、resize函数简介void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, dou            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV图像插值算法1.1 简介中,灰度值仅在整数位置上有定义。然而,输出图象[x,y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理,常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 学习目标了解插值算法与常见几何变换之间的关系理解插值算法的原理掌握OpenCV框架下插值算法API的使用1.3 内容介绍插值算法原理介绍 
  最近邻插值算法双线性插值算法Op            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            DataWhale 机器视觉组队学习task11.1 简介中,灰度值仅在整数位置上有定义。然而,输出图象[x,y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理,常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 算法理论介绍与推荐1.2.1 最近邻插值算法原理,作为插值后的输出。    .一个例子:表示目标图像,表示原图像,我们有如下公式:    另外缩小也是相同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            知识点 
 图像插值: 是基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程,用以恢复图像中所丢失信息。图像插值的分类插值,分为图像内插值和图像间插值。其主要应用是对图像进行放大以及旋转等操作。图像内插值:根据一幅较低分辨率图像再生出另一幅均具有较高分辨率的图像。图像内插值实际上是对单帧图像的图像重建过程,这就意味着生成原始图像中没有的数据。图像间插值:也叫图像的超分辨率重建,是指            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OpenCV框架图像插值算法1.1 简介1.2 学习目标1.3 内容介绍1.4 算法理论介绍与推荐1.4.1 最近邻插值算法原理1.4.2 双线性插值 1.1 简介在图像处理中,平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值,只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象中,灰度值仅在整数位置上有定义。然而,输出图象[x,y]的灰度值一般由处在非整数坐            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Task01:OpenCV框架、图像插值算法—图像缩放最近邻插值算法原理在图像处理中,平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值,只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象中,灰度值仅在整数位置上有定义。然而,输出图象[x,y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理,常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.图像缩放2.图像翻转3.图像的旋转4.仿射变换获取矩阵 1.图像缩放函数 resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): src:输入的图片 ; dsize:缩放的目标尺寸大小; dst:输入图片; fx:x轴的缩放因子; fy:y轴的缩放因子; interpolation:插值算法;插值算法:            
                
         
            
            
            
            一、插值方式与resize()的关系resize()函数里面包含插值的几种方式: void resize(InputArray src,//输入,原图像,即待改变大小的图像;
 OutputArray 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;
 Size 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python OpenCV 插值的实现教程
在图像处理的工作中,插值是一种核心技术,它通常用于调整图像的大小、旋转图像、扭曲图像等。尤其是在处理图像的时候,插值可以帮助我们在放大或缩小时保持图像的清晰度。本文将带你通过一个简单的示例来实现 Python 中 OpenCV 的插值功能。
## 整体流程
实现 Python OpenCV 插值的整体流程如下表所示:
| 步骤   | 描述            
                
         
            
            
            
            CV基础组队学习-CVPR-北尘南风-Task1import cv2
import matplotlib.pyplot as plt祖传代码,解决图中文显示问题import matplotlib as mpl
# 排除警告信息
import warnings
# matplotlib画图常见参数设置
mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" 
# 设置字体
mp            
                
         
            
            
            
            1、OpenCV_contrib的安装与一个问题的解决在新版本的opencv中,我们失去了一些函数例如sift,以及这次我们需要使用的grabCut,因此我们需要安装OpenCV-contrib。 我遇到的问题:无法打开opencv_stitching412d.lib 在实际使用时,例如错误信息为:无法打开opencv_stitching412d.lib。 解决方法:1、首先打开你在cmake过程            
                
         
            
            
            
            # Python OpenCV Resize 插值教程
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何在Python中使用OpenCV进行图像的resize操作,以及如何选择合适的插值方法。本文将详细介绍整个流程,包括代码示例和注释,以确保你能够顺利掌握这项技能。
## 流程图
首先,让我们通过一个流程图来了解整个resize插值的步骤:
```mermaid
flowcha            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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            
                
         
            
            
            
            在opencv中图像有时候过大导致进行操作时候信息量过大,耗时较长,一般可以将图像压缩,然后根据进行初步信息搜索,减少搜索范围,然后定位可能搜索区域进行再次分析。opencv有对图像进行放大(向上采样)和缩小(向下采样)两个函数PyrUp()和PyrDown(),可以直接操作。当然放大与缩小图像也有resize()函数,不过resize()的实现方式主要是各种插值法,而PyrUp和PyrDown用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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