# 1 info 2 空白模板 3 xy import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image0.jpg',1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] dstHeight = int(height/2) dstWidth = int(width/2) dstImage = np.zeros((dstHeight,dstWidth,3),np.uint8)#创建一个空白的模板,这个模板的大小我们这样来设置,它有两个参数 #第一个参数我们给它一个图片的信息,比如说图片的宽度信息高度信息等 # 3表明每一个像素是由三个基本颜色来进行组成 # 0-255 同时还要设置一下每一个像素的数据类型 uint8的范围是0-255 # 计算一下这个新的xy坐标 for i in range(0,dstHeight):#行 for j in range(0,dstWidth):#列 iNew = int(i*(height*1.0/dstHeight)) jNew = int(j*(width*1.0/dstWidth)) dstImage[i,j]= img[iNew,jNew] cv2.imshow('dst',dstImage) cv2.waitKey(0)
# 1 info 2 空白模板 3 xy import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image0.jpg',1) imgInfo = img.shape height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] dstHeight = int(height/2) dstWidth = int(width/2) dstImage = np.zeros((dstHeight,dstWidth,3),np.uint8)#创建一个空白的模板,这个模板的大小我们这样来设置,它有两个参数 #第一个参数我们给它一个图片的信息,比如说图片的宽度信息高度信息等 # 3表明每一个像素是由三个基本颜色来进行组成 # 0-255 同时还要设置一下每一个像素的数据类型 uint8的范围是0-255 # 计算一下这个新的xy坐标 for i in range(0,dstHeight):#行 for j in range(0,dstWidth):#列 iNew = int(i*(height*1.0/dstHeight)) jNew = int(j*(width*1.0/dstWidth)) dstImage[i,j]= img[iNew,jNew] cv2.imshow('dst',dstImage) cv2.waitKey(0) # 1 opencv API resize 2 算法原理 3 源码