图像放大是指放大图像的大小。
在此程序中,我们将使用OpenCV-python(cv2)模块的两个功能。.首先让我们看看它们的语法和说明。
1) imread():
它将图像文件的绝对路径/相对路径作为参数,并返回其对应的图像矩阵。
如果标志值为:
1:加载彩色图像。
0:以灰度模式加载图像。
-1:加载图像,包括alpha通道。
如果未给出标志值,则显示原始图像,并给出哪个路径。
2) imshow():
以窗口名称和图像矩阵为参数,以便在具有指定窗口名称的显示窗口中显示图像。
同样在此程序中,我们将使用numpy模块的一个功能。
median():取数组并返回数组的中位数。
另外,在此程序中,我们使用数组切片的概念
设A为一维数组:
A [start:stop:step]
start:序列的起始编号。
stop:生成不超过此数字的数字,但不包括此数字。
step序列中每个数字之间的差。
示例
A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] print(A[ 1: 5]) Output: [2,3,4,5]
# open-cv库在python中安装为cv2 # 将cv2库导入此程序 import cv2 # 导入numpy作为np名称 import numpy as np # read an image using imread() function of cv2 # 我们只需要传递图像的路径 img = cv2.imread(r'C:/Users/user/Desktop/pic6.jpg',0) # displaying the image using imshow() function of cv2 # 在此:第一个参数是框架的名称 # 第二个参数是图像矩阵 cv2.imshow('original image',img) # 升级代码 # 沿行和列将图像放大x,y次 x,y = 2, 2 # 这里的图片是'uint8'类的,取值范围 # 每个颜色分量可以具有的是[0-255] # 创建一个x,y次的零矩阵 # 3维的先前图像 upscale_img = np.zeros((x*img.shape[0],y*img.shape[1]),np.uint8) i, m = 0, 0 while m < img.shape[0] : j, n = 0, 0 while n < img.shape[1]: # 我们将原始图像矩阵的像素值分配给 # 交替的行和列中的新的放大图像矩阵 upscale_img[i, j] = img[m, n] # 将j增加y倍 j += y # n增加1 n += 1 # m递增一 m += 1 # 将我增加x倍 i += x cv2.imshow('upscaling image',upscale_img)
输出结果