在Python中放大灰度图像

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

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]

  1. start：序列的起始编号。

  2. stop：生成不超过此数字的数字，但不包括此数字。

  3. 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]

用于在Python中放大灰度图像的Python程序

# 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


以上是 在Python中放大灰度图像 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/321437.html

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