Billedstørrelsesændring refererer til skaleringen af billeder. Skalering er praktisk i mange billedbehandlings- og maskinlæringsapplikationer. Det hjælper med at reducere antallet af pixels fra et billede, og det har flere fordele, f.eks. Det kan reducere træningstiden for et neuralt netværk, da jo flere pixels i et billede mere er antallet af input noder, hvilket igen øger kompleksiteten af modellen.
Det hjælper også med at zoome ind på billeder. Mange gange er vi nødt til at ændre størrelsen på billedet, dvs. enten formindske det eller skalere det op for at opfylde størrelseskravene. OpenCV giver os flere interpolationsmetoder til at ændre størrelsen på et billede.
konverter heltal til streng java
Valg af interpolationsmetode til størrelsesændring:
- cv2.INTER_AREA: Dette bruges når vi skal formindske et billede.
- cv2.INTER_CUBIC: Dette er langsomt, men mere effektivt.
- cv2.INTER_LINEAR: Dette bruges primært, når zoom er påkrævet. Dette er standardinterpolationsteknikken i OpenCV.
Syntaks: cv2.resize(kilde, dsize, dest, fx, fy, interpolation)
Parametre:
- kilde: Input Image array (Enkeltkanal, 8-bit eller floating-point) dsize: Størrelse af output array dest: Output array (Svarer til dimensionerne og typen af Input image array) [valgfrit] fx: Skaleringsfaktor langs horisontal akse [valgfri] fy: Skalafaktor langs den lodrette akse [valgfri] interpolation: En af ovenstående interpolationsmetoder [valgfri]
Nedenfor er koden til størrelsesændring:
Python3
import> cv2> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> image>=> cv2.imread(r>'D:simsebsim21EB-ML-06-10-2022-Test-Output-15PERFORATIONOverkillFailBlister 1 2022-03-12 12-59-43.859 T0 M0 G0 3 PERFORATION Mono.bmp'>,>1>)> # Loading the image> half>=> cv2.resize(image, (>0>,>0>), fx>=> 0.1>, fy>=> 0.1>)> bigger>=> cv2.resize(image, (>1050>,>1610>))> stretch_near>=> cv2.resize(image, (>780>,>540>),> >interpolation>=> cv2.INTER_LINEAR)> Titles>=>[>'Original'>,>'Half'>,>'Bigger'>,>'Interpolation Nearest'>]> images>=>[image, half, bigger, stretch_near]> count>=> 4> for> i>in> range>(count):> >plt.subplot(>2>,>2>, i>+> 1>)> >plt.title(Titles[i])> >plt.imshow(images[i])> plt.show()> |
tilføje til et array i java
>
>
Produktion:
uml diagram java
Bemærk: En ting du skal huske på, når du bruger cv2.resize()-funktionen er, at tuplen, der er godkendt til at bestemme størrelsen af det nye billede ((1050, 1610) i dette tilfælde) følger rækkefølgen (bredde, højde) i modsætning til forventet ( højde bredde).