【踩坑2】cv2.resize的意外之喜--降维

最新推荐文章于 2024-11-18 09:54:47 发布
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cv2.resize()实现了对图像的缩放

具体的参数和使用可以参考cv2.resize()_一行一生-优快云博客_cv2.resize

但是cv2.resize()有个很多教程都没提到的小坑，如果输入的图像是channel是1（也就是维度维[size1,size2,1]的图像，和灰度图像又不一样，cv2把灰度图像读入维度是[size1,size2]）,resize之后维度会直接变为[newsize1,newsize2]而不是[newsize1,newsize2,1]

之前写代码的时候为了能同时用于灰度图像和彩色图像，灰度图像会设置成channe为1，结果被cv2.resize()小坑了一把。。。

深度学习中小知识点系列(九) 解读cv2.resize插值原理与代码复现
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在图像处理中，仿射变换（如：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。这些变换不改变图象的像素值，只是在图象平面上进行像素的重新排列。在一幅输入图象[ u ， v ] [ u ， v ] [u，v]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 u，v）（u，v）（u，v）值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有等。
cv2.resize()的妙用之降维
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提供了多种插值方法，适应不同的应用场景。在图像缩放中，保持图像质量和效率的平衡是一个关键问题，选择合适的插值方式和算法是非常重要的。图像缩放经常与其他图像处理技术（如模糊、金字塔、对比度调整等）结合使用，以实现更高质量的结果。通过多线程、并行处理等手段，可以加速图像缩放，特别是在大规模图像处理时。
OpenCV: 图像缩放(cv2.resize)【一分钟弄清楚】
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
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📸【一分钟】掌握图像缩放秘籍：cv2.resize()函数🔍 🌟在图像处理中，缩放是常见需求。OpenCV库的cv2.resize()函数轻松搞定！只需几行代码，就能实现图像尺寸的自由调整。🖼️ 🚀实战演示：通过cv2.resize()，我们将一张图像的高度放大一倍，从384像素迅速提升至768像素，效果惊艳！💥 💡注意事项：缩放时，务必注意图像长宽比，避免失真。同时，选择合适的插值方法，确保图像质量。 🤝快来学习cv2.resize()，让图像缩放变得简单又高效！
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qull.min.js,image-resize.min.js，uniappH5端editor富文本报错问题
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