英文网站建设60,wordpress 书签,品牌传播推广方案,编辑wordpress文章页这里写目录标题#xff08;一#xff09;原始图像#xff08;二#xff09;最邻近插值实现#xff08;三#xff09;python实现1. 安装库2. python程序编写3. 效果4. 工程文件#xff08;一#xff09;原始图像 #xff08;二#xff09;最邻近插值实现
一般情况下我…
这里写目录标题一原始图像二最邻近插值实现三python实现1. 安装库2. python程序编写3. 效果4. 工程文件一原始图像 二最邻近插值实现
一般情况下我们对图像缩放的时候会进行上采样或下采样上采样常采用插值来实现本文章使用最邻近插值来实现图像放大
三python实现
python安装可以参考python安装
1. 安装库
首先我们需要安装用到的库按住winr输入cmd打开dos窗口输入下面的命令
pip install opencv-python
pip install numpy2. python程序编写
import cv2 # cv2 即opencv的库
import numpy as np #给numpy起别名np该库Numerical Python是python的数学函数库def function(img):height, width,channels img.shape #将图像的长宽通道信息赋值给对应变量print(heigh%s width%s chanel%s%(height,width,channels))emptyImagenp.zeros((800,800,channels),np.uint8)print(emptyImage)sh 800/heightsw 800/widthfor i in range(800):for j in range(800):xint(i/sh) #找出目标图像对应原图像最近的点yint(j/sw)emptyImage[i,j] img[x,y]return emptyImageimgcv2.imread(lenna.png) #从当前目录加载图像
zoomfunction(img)
print(zoom) #打印图像矩阵信息
print(---------------------------)
print(zoom.shape) #打印图像信息
print(---------------------------)
cv2.imshow(nearst,zoom) #显示放大后的图像
cv2.imshow(image,img) #显示原图像
cv2.waitKey(0) #等待输入3. 效果 打印信息 RESTART: E:\ProgramDemo\AI\opencv\nearest_interpolation.py
heigh512 width512 chanel3
[[[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]]...[[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]]]
[[[125 137 226][125 137 226][125 137 226]...[110 130 221][110 130 221][ 90 99 200]][[125 137 226][125 137 226][125 137 226]...[110 130 221][110 130 221][ 90 99 200]][[125 137 226][125 137 226][125 137 226]...[110 130 221][110 130 221][ 90 99 200]]...[[ 57 22 82][ 57 22 82][ 57 22 82]...[ 81 71 181][ 81 71 181][ 81 74 185]][[ 57 22 82][ 57 22 82][ 57 22 82]...[ 81 71 181][ 81 71 181][ 81 74 185]][[ 57 22 82][ 57 22 82][ 57 22 82]...[ 81 71 181][ 81 71 181][ 81 74 185]]]
---------------------------
(800, 800, 3)
---------------------------4. 工程文件
线性插值函数
