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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:

30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法

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:

30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法

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:

30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法

 实现代码如下所示:

small = img
for _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:

30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法

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]
  h1, _w1 = small.shape[:2]
  x, y = 1.0*x*h/h1, 1.0*y*h/h1
  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()
标签:
Python,高分辨率图像导航,Python,图像导航

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。