图像缩放 | 易学教程

批量修改文件名

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批量修改文件名参考博客:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7880126.html 功能：批量修改文件名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 # -*- coding:utf-8 -*- # 图像批量重命名 import string import random import os import shutil def rename(path , newname): #对文件重命名 filelist = os.listdir(path) #获取文件下的所有文件名 m = 0 for files in filelist: Olddir = path + files #原来的文件路径 if os.path.isdir(Olddir): #如果是文件夹则跳过 continue filename = os.path.splitext(files)[ 0 ] #文件名 filetype = os.path.splitext(files)[ 1 ] #后缀名,是一个列表 Newdir = os.path.join(path , newname + filetype) % m #这里由于filetype是一个列表，因此不能用Newdir=path+'face%05d'+filetype

视频中图像的缩放

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在做项目过程中，遇到要对图片进行缩放（放大再缩小）。假如播放视频，要在放大的基础上连续播放。缩放需要用到一个opencv中的resize()函数，学习一下resize函数。 resize()函数 void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) InputArray src;输入的原始图片 OutputArray dst; 输出的目标图片 Size dsize();表示输出图像的大小。如果为0，则dsize=Size(round(fx∗src.cols),round(fy∗src.rows)) 可见：fx，fy喝dsize不能同时为0. fx,fy : 分别是图像的沿着x,y,轴的缩放系数，如果fx,fy等于0， fx=(double)dsize.width/src.cols fy=(double)dsize.height/src.rows 代码如下： size等于0，fx,fy缩放系数等于2，即放大两倍。 cv::resize(src, dst, cv::Size(0,0), 2, 2, cv::INTER_LINEAR); # include <iostream> # include

在后台拉伸和缩放CSS图像

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 我希望我的背景图像拉伸和缩放取决于浏览器视口大小。我已经在Stack Overflow上看到了一些关于完成这项工作的问题，例如 Stretch和缩放CSS背景。它运行良好，但我想使用 background 放置图像，而不是使用 img 标记。在那个中放置一个 img 标签，然后用CSS我们向 img 标签致敬。 width:100%; height:100%; 它有效，但这个问题有点陈旧，并指出在CSS 3中调整背景图像的大小将会很好。我试过第一个这个例子，但它对我来说没有用。使用 background-image 声明有一个很好的方法吗？ #1楼我使用它，它适用于所有浏览器： <html> <head> <title>Stretched Background Image</title> <style type="text/css"> /* Remove margins from the 'html' and 'body' tags, and ensure the page takes up full screen height. */ html, body {height:100%; margin:0; padding:0;} /* Set the position and

HTML5: SVG （可缩放矢量图形）

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ylbtech-HTML5: SVG （可缩放矢量图形）可缩放矢量图形是基于可扩展标记语言（标准通用标记语言的子集），用于描述二维矢量图形的一种图形格式。它由万维网联盟制定，是一个开放标准。 1. SVG 返回顶部 SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量的图形 SVG 使用 XML 格式定义图形 SVG 图像在放大或改变尺寸的情况下其图形质量不会有所损失 SVG 是万维网联盟的标准 SVG 与诸如 DOM和 XSL 之类的W3C标准是一个整体推荐标准 SVG 于 2003 年 1 月 14 日成为 W3C 推荐标准。查看 SVG 文件 Internet Explorer9，火狐，谷歌Chrome，Opera和Safari都支持SVG。 IE8和早期版本都需要一个插件 - 如Adobe SVG浏览器，这是免费提供的。创建SVG文件由于SVG是XML文件，SVG图像可以用任何文本编辑器创建，但它往往是与一个绘图程序一起使用，如Inkscape，更方便地创建SVG图像。 2. 历史和优势返回顶部在 2003 年一月，SVG 1.1 被确立为 W3C 标准。参与定义 SVG 的组织有：Sun公司（已被Oracle公司收购）、Adobe、苹果公司、IBM 以及柯达

图像的等距变换，相似变换，仿射变换，射影变换及其matlab实现

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转载：https://blog.csdn.net/u014096352/article/details/53526747 图像的等距变换，相似变换，仿射变换，射影变换及其matlab实现　非常详细的一个说明，珍藏了。今天，我们学习一下图像（2维平面）到图像（2维平面）的四种变换，等距变换，相似变换，仿射变换，投影变换首先介绍它的原理，最后介绍matlab的实现 1.数学基础射影变换矩阵 H H 属于射影群 P L ( n ) PL(n) 中的一个，仿射群是由 P L ( 3 ) PL(3) 中最后一行为 ( 0 , 0 , 1 ) (0,0,1) 的矩阵组成的子群，包括仿射群， ŷʽȺ ，其中欧式群是仿射群的子群，其左上角的矩阵是正交的，当它的行列式为1是称为定向欧式群，距离是欧式群的不变量，但不是相似群的不变量，而夹角是这两个群的不变量。听了这么多群，不变量的数学概念，可能有点晕，下面我用最直观的语言解释。线性空间中的线性变换可以用矩阵来描述，因此我们用矩阵来刻画这四种变换。我们以数学系的经典代数入门教材北大版的《高等代数》为例，研究这些变换是如何进行的 2. 等距变换等距变换（isometric transform），保持欧式距离不变，当图像中的点用齐次坐标表示时，其中 R R 是旋转矩阵。 t t 是平移矢量，有3个自由度（1旋转角 θ θ

图像缩放：点扩散模型的圆形插值

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常见的缩放插值方法有：最邻近插值、双线性内插值、三次卷积法传统缩放插值是方形矩阵的，所以马赛克都是方形的绿色区域面积：S(绿)=(R/3)*sqrt((R^2-(R/3)^2)) B所在区域白色区域面积：S(白) = (R*2/3)*(R-sqrt((R^2-(R/3)^2)))-((S(弧)-S(绿)) S(B)=(R*2/3)^2-S(白) S(A)=(π*R^2)/4-S(B)-(R/3)^2 设R为1，则： SA = 0.24240268452708302834111528260373 SB = 0.43188436775925417016343445210503 SC = 0.44444444444444444444444444444444 SC/SB = 1.0290820358939030947876874261659 SC/SA = 1.8334963794296915471537108683276 SB/SA = 1.781681455392466335545886919352 |100 178 100| |100 178 100| 6 PC 7 P2 ？ P1 PC P3 ？ P4 ？？？？？可以看出，S(PC)依赖于上下左右四个待计算的区域P1/P2/P3/P4像素值。剩下的就是要考虑怎么从缩放图像的边缘向中心区域递推计算S(PC)

halcon模板匹配快速入门

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算子：创建模板：create_aniso_shape_model 匹配模板：find_aniso_shape_model 例子：测试用的图像：代码： dev_set_draw ('margin') read_image (Image, 'C:/Users/斌/Desktop/temp.png') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) *选择感兴趣区域 draw_rectangle1 (3600, Row1, Column1, Row2, Column2) gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2) *选中目标模板 reduce_domain (GrayImage, Rectangle, ImageReduced) threshold (ImageReduced, Regions, 0, 0) connection (Regions, ConnectedRegions) reduce_domain (Image, ConnectedRegions, ImageReduced1) *创建一个形状的表示模型 create_aniso_shape_model (ImageReduced1, 'auto', rad(0), rad(90), 'auto', 0.9, 1.1, 'auto',

图像缩放后相机内参变化

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目录图像缩放之后相机内参变化图像缩放之后相机内参变化 1. 问题描述在对采集到的图像进行3D坐标相关计算时，需要用到相机内参信息，但是在对图像进行缩放之后相机内参如何变化呢? 在大多数书上只会给出结论(假设缩小一半): \[ f_x'= \frac{f_x}{2},f_y'=\frac{f_y}{2},c_x'=\frac{c_x}{2},c_y'=\frac{c_y}{2} \] 2. 数学推导以下函数把3D空间点 $P$ 投影到像素坐标系中: $(x,y,z,1)\rightarrow(u,v,S)$ $$ \begin{pmatrix} a_x & 0 & u_0 \ 0 & a_y & v_0 \ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} R_{11} & R_{12} & R_{13} & T_x \ R_{21} & R_{22} & R_{23} & T_y \ R_{31} & R_{32} & R_{33} & T_z \ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \ y \ z \ 1 \end{pmatrix} $$ 之后， $(u,v,S)\rightarrow(u/S,v/S,1)$ 得到非齐次的像素坐标. 可以简写为: \[ u= \frac{m_1 P}{m_3 P} \\

图像几何变换（缩放、旋转）中常用的插值算法

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最邻近插值：这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值。取整的方式就是：取浮点坐标最邻近的左上角的整数点。举个例子： 3*3的灰度图像，其每一个像素点的灰度如下所示我们要通过缩放，将它变成一个4*4的图像，那么其实相当于放大了4/3倍，从这个倍数我们可以得到这样的比例关系：根据公式可以计算出目标图像中的(0,0)坐标与原图像中对应的坐标为(0,0) （由于分母不能为0，所以我们将公式改写）然后我们就可以确定出目标图像中(0,0)坐标的像素灰度了，就是234。然后我们在确定目标图像中的(0,1)坐标与原图像中对应的坐标，同样套用公式：我们发现，这里出现了小数，也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75)，显示这是错误的，如果我们不考虑亚像素情况，那么一个像素单位就是图像中最小的单位了，那么按照最临近插值算法，我们找到距离0.75最近的最近的整数，也就是1，那么对应的原图的坐标也就是(0,1)，像素灰度为67。双线性内插值：对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v)，其中i、j均为非负整数，u、v为[0,1)区间的浮点数，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为

轻松理解图像缩放算法！最邻近插值&&双线性内插值！

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专业讲解及优化方法，点击：https://blog.csdn.net/ggqhit/article/details/84302382 图像的缩放，对于大家来说一定是个非常熟悉的过程了：最简单直接的，就是双手按住触屏手机，手指外滑/内滑，就可以实现了。对于设计方向的小伙伴，通过PS，绘图，或者任何一中编程语言，都有非常方便的方法可以实现。那现在不妨想一想，这简单效果背后，是怎样的算法思想呢？今天，将以一种非常简单、直接的方式，为大家描述图像缩放算法的基本思想。我们首先需要大概理解一下图像的概念：有一种图形格式（位图），是利用像素点的方式，表述该点的颜色，看下面的图。4行，七列（阿拉伯数字表示行，汉语数字表示列），一共28位小朋友排成的队伍，每个小朋友有不同的颜色。这样的一个简单的排列，就是我们常见的4px*7px的图片啦，一共是28个像素点，如果小朋友个数，即像素点个数，足够多的话，就可以形成各种有意思的图片了。 pic1. 小朋友像素阵列！理解了位图图片的基本概念之后，现在开始讨论缩放的问题。为了使问题简化，我们考虑更简单的情况：只有1行小朋友的时候，如下图所示： pic2. 单行像素阵列！我们知道，每个小朋友都是有“宽度”的，即其所占空间的大小，记为d1（可记为d1=1），则七位小朋友占总的空间大小：D1=7*d1=7。图像缩放，即在占据相同空间（D1=D2=7

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