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opencv如何改变图像dpi
MNAZL
2017-10-25 06:16:54
如图,第一个图是原图的属性,其横纵分辨率都是300dpi,但是我用opencv的resize函数处理保存之后,图像的横纵分辨率都变成了96dpi,跪求一个程序不改变图像大小只改变图像分辨率
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opencv如何改变图像dpi
如图,第一个图是原图的属性,其横纵分辨率都是300dpi,但是我用opencv的resize函数处理保存之后,图像的横纵分辨率都变成了96dpi,跪求一个程序不改变图像大小只改变图像分辨率
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MXHai123
2018-12-19
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matlab是可以的。opencv暂时还没有找到方法
我是你的汤姆猫
2018-01-08
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我也是,在不改变开源库的情况下,怎么修复?
青灯黄卷纯音乐_
2017-12-12
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我也遇到类似的问题了,楼主有没有找到啊
robertbo
2017-10-26
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opencv改变不了,你可以用freeimage或GDI+
python 设置输出
图像
的像素大小方法
如下所示: plt.rcParams['savefig.
dpi
'] = 300 #图片像素 plt.rcParams['figure.
dpi
'] = 300 #分辨率 为了记住不忘 发一下博客常看常记。 位置在plt.show之前就可以 以上这篇python 设置输出
图像
的像素大小方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python画图–输出指定像素点的颜色值方法Python之修改图片像素值的方法Python绘制并保存指定大小
图像
的方法Python
OpenCV
处理
图像
之图
基于
OpenCV
的精度测量项目实战.zip
1、课程综述。课程的核心是开发一个基于
OpenCV
的“精度测量”项目。首先就是需要说明“什么是精度测量项目”,“精度测量的难点在哪里”,“精度测量的价值是什么,可用于哪些地方”? 2、软硬件平台的选型、选择的依据和原因;界面设计,具体代码结构。 3、算法要点,
OpenCV
中现在关于轮廓处理的算法初步整理和存在问题。最重要的是突出“新建算法”的重要价值。 4、标定、
DPI
换算,标定技巧。
DPI
的基础概念、这里的标定所表示的含义,如何得到可供标定的图片。 5、三种标定的方法。标定算法的细节,最终的结果转换。 6、测量规则和不规则物体,自己设计一些知道面积的不规则物体进行测量,看能够得到什么效果。 实际规则一些不知道面积的不规则物体,并且进一步提高算法质量。 把这个过程截图出来,将结果进行比对,将测量内容详细化。 7、测量孔洞和锯齿,在得到轮廓以后的高级算法。 8、界面设计要点和多线程。 和现有界面库Goimageshop进行结合(很多界面的设置可以配合来讲,MFC中逻辑坐标和物理坐标之间转换这个也是可以讲的)。 9、显示控制和数据结果的导出,如何设计相关方法,将处理结果导出 10、可能扩展和课程总结。展示最终完成结果,并进行课程总结。
基于Csharp+
OpenCV
图像
处理实战
一、主要内容:
OpenCV
能够实现强大丰富的
图像
处理,但是它缺少一个能够支持它运行的界面。Csharp经过多年的发展,得益于它的“所见及所得”能力,非常方便编写界面。这两者如果能够“双剑合璧”,将有效帮助实际工作产出。本课着重推荐GOCW采用“Csharp基于CLR直接调用
Opencv
编写的算法库”方法,能够将最新的
OpenCV
技术引入进来,同时保证生成程序的最小化。 为了进一步说明Csharp和
OpenCV
的结合使用,首先一个较为完整的基于winform实现答题卡识别的例子,相比较之前的实现,本次进一步贴近生产实际、内涵丰富,对算法也进行了进一步提炼。同时我们对WPF下对
OpenCV
函数的调用、
OpenCV
.js的调用进行相关教授。 二、课程结构1、 EmguCV、
OpenCV
Sharp和GOCW之间进行比较(方便代码编写、能够融入最新的算法、速度有保障、方便调试找错、拒绝黑箱化);2、视频采集模块的构建,视频采集和
图像
处理之间的关系;3、视频采集专用的SDK和“陪练”系统的介绍;4、在视频增强类项目中和
图像
处理项目中,算法的选择;5、Csharp界面设计、图片的存储和其他构建设计;6、较为完整的答题卡识别例子,兼顾界面设计和算法分析;8、WPF基于GOCW也同样可以基于GOCW实现算法调用;webForm虽然也可以通过类似方法调用,但是
OpenCV
.JS的方法更现代高效。9、关于软件部署的相关要点和窍门。 三、知识要点:1、基本环境构建和程序框架;2、CLR基本原理和应用方法;3、接入、采集、模拟输入;4、
图像
处理,通过构建循环采集图片;5、增强和实时处理;6、基于投影等技术的答题卡识别算法;7、存储、转换;8、部署交付。 课程能够帮助你掌握Csharp调用
Opencv
的基本方法,获得相应框架代码和指导;从而进一步提升实现“基于
图像
处理”的解决方案能力。
基于
opencv
实现停车场车位识别及tesseract实现车位编号文字识别源码+项目说明.zip
基于
opencv
实现停车场车位识别及tesseract实现车位编号文字识别源码+项目说明.zip 【资源介绍】 该项目是个人毕设项目,答辩评审分达到95分,代码都经过调试测试,确保可以运行!欢迎下载使用,可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值!基础能力强的可以在此基础上修改调整,以实现不同的功能。 1. Tesseract在
DPI
至少为300
dpi
的
图像
上效果最佳 水平车位识别 车位编号识别
Python生成二维码图片 制作带logo和背景的二维码 可视化界面
# Python生成二维码图片 制作带logo和背景的二维码 可视化界面 1. 使用 qrcode 库将文本或链接生成二维码图片; 2. 使用
opencv
-python 和 numpy 库进行
图像
操作,将背景、logo和二维码合成一张图片; 3. PyQt5 GUI界面,可以修改背景、logo图片、二维码文本,调整叠加比例,点击按钮生成图片。窗口中可以预览导入的背景、logo图片和生成的图片效果。
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