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。