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

...全文

3187 4 打赏收藏转发到动态举报

写回复

4 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

MXHai123 2018-12-19

打赏
举报

回复

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

打赏
举报

回复

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

打赏
举报

回复

我也遇到类似的问题了，楼主有没有找到啊

robertbo 2017-10-26

打赏
举报

回复

opencv改变不了，你可以用freeimage或GDI+

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

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 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。

face_gui 项目介绍该项目能够从给定的正面照片中，自动识别脸部区域，并对图像前景进行提取分割，然后替换背景，并按照证件照的规格进行规范化处理。一共由5个模块组成： 1. 头部局部照识别与截取模块设计利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回归树算法检测面部的68个关键点位置. 2. 图像前景分割利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割，将人头和衣服等前景分离出来. 3. 证件照规范化按照规格进行图片处理:分辨率：361×381，分辨率96dpi，位深度24，大小30k左右. 4. 背景替换根据图片的背景颜色特征进行替换背景（蓝-红-白），如蓝背景变为红背景：将BGR图像转为HSV图像，蓝颜色H通道在78和110之间，然后转换通道将这些像素替换为(0，0，255)即可。 5. 界面

图形处理/算法

19,468

社区成员

50,698

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章