方法一:在 Pillow 中,resize() 方法会强制将图片缩放到指定的大小,可能会导致图片变形或失真;而 thumbnail() 方法则会按比例缩小图片,同时保持原始宽高比,不会变形或失真。具体来说,thumbnail() 方法会根据指定的最大宽度和高度,计算出合适的缩放比例,然后将图片按照该比例缩小,最终得到的图片宽度和高度都不会超过指定的大小。而 resize() 方法则直接将图片强制缩
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2023-08-05 21:30:19
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文章目录一、API 调用实现二、最近临域插值法三、双线性插值法四、图片缩放前后对比 一、API 调用实现cv2.resize(src, dst=None, size, fx=None, fy=None, interpolation=None)参数解释:src (原图片),dst (输出图片),size (输出图片尺寸),fx (沿X轴的缩放系数),fy (沿Y轴的缩放系数),interpolat
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2023-06-30 09:22:11
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#目的为记录在自己运行时存在的问题及解决方法,本文基于CSDN社区的Eastmount大佬的课程,通过学习,其中也增加了自己的考量和问题的解决。图像缩放 图像缩放由 resize() 函数实现,如下所示,其中src表示原图,(1)中,括号内数据代表缩放后图片尺寸;(2)中fx和fy分别代表长和高方向的缩放比例。 (1)result = cv2.resize(src, (160,160)) (2)r
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2023-06-28 00:07:52
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Geometric Transformations of Images 1图像转换OpenCV提供了两个转换函数cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective,可以使用它们进行各种转换。 cv2.warpAffine采用2x3变换矩阵,而cv2.warpPerspective采用3x3变换矩阵作为输入。2图像缩放缩放只是调整图像大小.为此,OpenCV附带了一个函数cv.re
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2024-06-12 17:25:27
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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。 
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2023-08-22 21:18:22
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PIL图像缩放不按比例缩放按比例缩放 不按比例缩放from PIL import Image, ImageOps
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('./Homework/homework2/1.jpg')
#注意cv2读取图片数据是 bgr格式,若要变为rgb格式需要使
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2023-06-30 11:08:42
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最近整合任务有点重,所以现在才更= =。之前做过一个图像智能缩放(retargeting)算法的报告,其中主要学习的是Shai于07年提出的Seam Carving,今天在这里复习一下,这个方法已经提出快10年了,所以后续也有很多优秀的算法,欢迎大家一起讨论分享。 传统的图像缩放技术首先介绍算法提出的背景,图像是当代信息传播的重要媒介,然而多种多样的显示设备和应用对图像尺寸的要求各有不同,传统的缩
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2023-10-25 12:31:55
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# 图像缩放在Python中的应用
## 引言
随着数字化时代的到来,图像处理在各个领域变得愈发重要。图像缩放作为一种基本的图像处理技术,被广泛应用于图像编辑、计算机视觉和机器学习等多个领域。本文将介绍图像缩放的基本概念、常用方法以及Python中的实现,旨在帮助读者掌握这一重要的图像处理技术。
## 图像缩放的基本概念
图像缩放是指改变图像的尺寸和分辨率的过程。这可以是放大、缩小或改变图
# Python图像数据增强 - 随机缩放代码实现
## 引言
在计算机视觉任务中,数据增强是一种常见的技术,它可以通过对原始图像进行一系列变换来增加数据的多样性,从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。本文将教你如何使用Python实现一种常见的图像数据增强技术 - 随机缩放。
## 整体流程
下面的表格展示了实现图像数据增强的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-12-26 07:33:25
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opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 )一. 主要函数介绍1) 图像大小变换 Resize ()原型:void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR);说明:src 表示输入图像。 dst表示输出图像。 intinterpolation插值方法,有以下四种:CV_INTE
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2023-09-02 18:51:08
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图像阈值化也可以叫做二值化,其实我们前面已经用过了很多次的cv2.threshold,另外就是cv2.inRange,这个主要用HSV颜色空间来分离出某一种颜色的区域。前面我们只用了几种阈值化的类型,那么文章的开头,就让我们来认识一下其它的阈值化类型。 我觉得看图还是非常直观的,TRUNC就是设定一个阈值,高于这个阈值的话,就把值改为阈值这个值,当然这个max
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2024-01-22 15:28:12
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想在流媒体领域走的更远一点,但是发现自己这方面的专业知识欠缺厉害,特别是图形图像专业知识,于是买了本《数字图像处理》补补。这本书纯理论,什么积分、微分、什么滤波器,傅立叶变换,搞得一头雾水,还是写几行代码来得踏实。
言归正题,图像缩放顾名思义,就是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小,是图像处理的一种。自然,图像缩放的核心也就是怎么样根据已知图像计算目标图像的各点像素值。最简单的是最临近插值算法,这种
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2023-10-05 10:53:30
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雪峰 - Pillow 实现代码如下:from PIL import ImageGrab
img = Image.open('D:/tmp/4.jpg')
# 获取图像的大小
print(img.size)
# 获取图像 width
print(img.size[0])
# 获取图像 height
print(img.size[1])
img = img.resize((width, heig
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2023-07-03 18:31:05
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昨天学习了两张或者两张以上的图像的加法运算,以及它们之间的融合;今天学习对单一的一张图像进行处理,为的是在获取有限图像时,通过图像增强后可以获得更多的图像集、数据库,以便于作为神经网络的训练样本。 目录1. 图像缩放2.图像旋转3.图像翻转4.图像平移 1. 图像缩放图像缩放是把图像的长和宽放大或缩小,改变的图像的整体大小,并不是裁剪图片。具体是放大(缩小)的图像的分辨率还是像素,我目前还没弄清楚
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2023-08-15 14:18:07
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# 1 load 2 info 3 resize 4 check import cv2 img = cv2.imread(r"D:\PythonCode\neuron\image0.jpg", 1) imgInfo = img.shape # shape (行[height], 列[width]) print(imgInfo) height = imgInfo[0] width = i...
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2019-07-19 20:56:00
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2评论
好啦,在这里我要介绍图像的缩放啦图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放,在y轴方向也按比例缩放,从而获得一幅新的图像。如果两个方向上缩放比例相等,则为全比例缩放,否则为非全比例缩放比例缩放用矩阵形式可表示为代数式为我们先来看图像的比例缩小变换介绍两种简单的缩小变换方法:基于等间隔采样的图像缩小方法基于局部均值的图像缩小方法基于等间距采样的图像缩小方法的设计思路是,对画面像素均匀采样来保持
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2023-09-12 11:11:39
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图像等比例缩放图像缩放等比例缩放pytorch下,对多维tensor进行缩放 图像缩放目前比较常用的就是opencv-python底下的cv2.resize()cv2.resize(src, size, fx, fy, interpolation)其中src是输入原始图像,size为缩放的尺寸,fx为可选择的沿水平轴的比例因子,fy为可选择的沿垂直轴的比例因子,interpolation是可选择
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2023-06-25 15:10:29
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opencv官方文档:https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d6e/tutorial_py_geometric_transformations.html opencv-python图像几何变换一、缩放二、平移三、旋转四、仿射变换1.opencv显示仿射变换前后的图像2.获取原图像上经仿射变换后的坐标五、透视变换1.opencv显示透视变换前后的图像2.获取原图像上经透视
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2023-08-30 06:36:01
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# 使用Python进行图像缩放的指南
在本篇文章中,我们将学习如何在Python中实现图像缩放。图像处理是一个常见的任务,缩放图像可以帮助我们适应不同的需求和场景。我们将使用`Pillow`库,这是一个强大的图像处理库,简化了许多图像操作。
## 实现流程
首先,让我们了解图像缩放的基本流程。我们将以下表格展示所需步骤:
| 步骤 | 描述
图像缩放是我们常常用到的一个操
原创
2023-07-21 22:27:21
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