width*scale1);dst1_size.height=(int)(src->height*scale1);dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小//放大系数dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2);dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2);dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("原图",src);cvShowImage("缩小-IMDN开发者社群-imdn.cn"> width*scale1);dst1_size.height=(int)(src->height*scale1);dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小//放大系数dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2);dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2);dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels);cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("原图",src);cvShowImage("缩小 - IMDN开发者社群-imdn.cn">

网站首页

登录

基于opencv线性插值缩放数字图像

于 2022-03-11 发布文件大小:3.31 MB

 0  208

下载积分: 2 下载次数: 1

我要下载

代码说明：

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小

下载说明：请别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！

发表评论

0 个回复

基于opencv的人脸检测
基于opencv的人脸检测代码，适合初学者使用多个弱分类器集成的方法，机器学习中的弱学习到强学习，集成的关键是投票，最简单的方法是“绝对多数”的方法

2022-01-26 06:38:06下载

积分：1
人脸检测与匹配
一个简单的人脸检测程序，打开一副图片后利用两种方法进行人脸检测和识别，并标记出人脸区域，目前还比较简单，只能对静态图片进行检测，下一步打算对视频图像进行检测。虽然现在人脸检测的很多，但完全是源码没有使用图像库的很少，所以仅供大家参考了！

2023-05-03 14:20:06下载

积分：1
基本的光学字符识别
应用背景OCR的广泛应用和日益提高的一天。这将给你的OCR的基本想法大多数的OCR。但不要认为这是非常有效和准确的。作为这个项目的目的是给你整个整体概述。关键技术下面的算法包括预处理（图像处理命名。m）的基本操作如rgb2gray和gray2binary。然后逐行执行和信分离信。然后用训练数据的相关性将最大值定义的信保存在DOC文件。

2022-03-22 04:18:28下载

积分：1
Halcon颜色识别
颜色分类案例，展示了如何使用分类器来实现颜色识别功能。文件包含一个色谱图像、演示程序和SVM分类器文件。程序大致思想为：1. 将图像变换到HSV空间；2. 采集每种颜色的样本点，加入到SVM分类器；3. 训练SVM分类器；4. 循环获取带分类的点，进行分类识别。

2022-06-30 06:49:27下载

积分：1
背景建模
静态场景下用于背景差分的背景建模，使用中值法构造背景，简单，高效，能快速构建出背景图像，已通过vc6.0和opencv1.0的测试，算法完整，易于后续的图像处理

2022-02-05 06:44:30下载

积分：1
FreeType字体渲染引擎
FreeType库是一个完全免费（开源）的、高质量的且可移植的字体引擎，它提供统一的接口来访问多种字体格式文件，包括TrueType, OpenType 请点击左侧文件开始预览！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看加载中侵权举报

2022-08-06 22:12:41下载

积分：1
contourlet transform
在这里，我将附上完整的轮廓波变换及其相关应用程序，特别是图像压缩

2023-08-27 22:30:16下载

积分：1
主动学习的交互式图像检索
该项目域是主动学习的交互式图像检索。该项目有五个modues即ComparableImage，ImageUtility，RgbProjections，SimilarityImages和检索。它显示的图像也图形记录。

2023-06-11 06:55:03下载

积分：1
使用 python 文档扫描仪图像
你看，扫描使用智能手机的文件可以被分解成三个简单的步骤：第1步：检测边缘。步骤2：使用在图像中的边缘以找出轮廓（轮廓）表示一张纸被扫描。步骤3：应用一个透视变换，以获得所述文件的俯视图。线2-7手柄导入我们需要必要的Python包。我们将通过导入我上周讨论了我们four_point_transform功能启动。我们也将使用imutils模块，它包含了方便功能调整大小，旋转，裁剪和图像。你可以在我的基本的图像操作后阅读更多关于imutils。接下来，让我们从进口scikit图像的threshold_adaptive功能。该功能将帮助我们获得了“黑与白”感觉我们的扫描图像。最后，我们将使用NumPy的数值处理，argparse解析命令行参数，并CV2我们OpenCV的绑定。第10-13行手柄解析我们的命令行参数。我们只需要一台交换机的形象，--image，这是路径包含我们要扫描的文档的图像。现在，我们有路径，我们的形象，我们可以继续前进步骤1：边缘检测。第61行执行翘曲改造。事实上，所有的繁重被four_point_transform函数处理。同样，你可以阅读更多关于上周的帖子在此功能。我们将通过两个参数为four_point_transform：第一个是我们的，我们装过盘原始图像（不是大小之一），第二个参数是代表文件，乘以调整大小比例的轮廓。所以，你可能会奇怪，为什么我们乘以调整比例是多少？我们乘了调整后的比率，因为我们进行边缘检测，发现轮廓高度= 500像素的调整后的图像上。然而，我们希望将原来的图像，而不是调整大小后的图像上执行扫描，从而我们通过调整大小比率相乘的轮廓点。要获得黑白的感觉的形象，我们再采取扭曲图像，将其转换为灰度和应用自适应阈值上线65-67。

2022-06-01 20:19:50下载

积分：1
caffe训练与学习
caffe学习笔记4_学习搭建自己的网络——MNIST在caffe上进行训练与学习学习笔记1_CIFAR-10在caffe上进行训练与学习学习笔记2_用一个预训练模型提取特征学习笔记5_逐层可视化图像特征

2022-01-26 05:23:42下载

积分：1

696516资源总数
106914会员总数
0今日下载