小编这次要给大家分享的是如何使用30行Python代码实现高分辨率图像导航，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

在项目开发的过程中，经常会遇到要查看图像细节的问题，这时候我们通常会，滚动滑轮将图像放大，或者使用电脑内置的放大器功能进行查看，如下图所示，是我使用Altium Designer软件的高清晰图像导航功能查看PCB细节的效果：

那么作为一位程序员，是否可以做到这点呢？

当然可以，Python在手，天下我有~

1、导入图像功能

导入图像功能是基于Windows命令窗口实现的，用户在命令窗口调用Python文件即可导入图像信息，输入指令及效果如下所示：

实现代码如下所示：

if len(sys.argv) > 1: #根据控制台输入的图像，进行导入 fn = cv.samples.findFile(sys.argv[1]) print('loading %s ...' % fn) img = cv.imread(fn) if img is None: print('Failed to load fn:', fn) sys.exit(1)

2、图像降采样功能

将导入的图像进行降采样，形成一个缩小的整体效果图，方便和超分辨率放大的图像进行对比观察，效果如下所示：

实现代码如下所示：

small = imgfor _i in range(3): #图像降采样 small = cv.pyrDown(small)

3、高分辨率导航功能

最后实现超分辨率图像导航功能，这里创建一个鼠标事件，超分辨率图像跟随着鼠标移动，实现导航效果，效果如下所示：

实现代码如下所示：

#鼠标响应事件def onmouse(event, x, y, flags, param): h, _w = img.shape[:2] h2, _w1 = small.shape[:2] x, y = 1.0*x*h/h2, 1.0*y*h/h2 zoom = cv.getRectSubPix(img, (800, 600), (x+0.5, y+0.5)) cv.imshow('zoom', zoom)

4、图像显示功能

最后将图像显示出来就可以了，实现代码如下所示：

cv.imshow('preview', small)cv.setMouseCallback('preview', onmouse)cv.waitKey()

看完这篇关于如何使用30行Python代码实现高分辨率图像导航的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。