使用 Python 中的 OpenCV 使用接缝雕刻调整图像大小
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接缝雕刻是一种有效的图像处理技术，借助于该技术，可以在不去除图像中重要元素的情况下调整图像的大小。基本方法是从左到右或从上到下寻找所有能量低的连续像素。选择区域后，它将从原始图像中移除，只留下图像的相关部分。能量图是从原始图像中导出的，它代表了图像的适当细节。借助能量图，我们可以识别从右向左或从上到下扩展的接缝。
Seam 雕刻与传统的尺寸调整方法有何不同？
接缝雕刻不同于尺寸调整，因为在接缝雕刻中，所有有价值的方面和元素仍然存在于图像中，但是调整图像尺寸只是复制到较新的尺寸，这可能是丢失重要细节的原因。
以下是接缝雕刻技术的实现:
Python 3
# import the necessary libraries
from skimage import transform
from skimage import filters
import cv2
# read the input image
img = cv2.imread('Seam.jpg')
# convert image from BGR
# to GRAY scale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# filter out the gradient representation
# image to further process for
# seam carving algorithm
# filters.sobel() is used to
# find edges in an image
filtered = filters.sobel(gray.astype("float"))
for i in range(20, 180, 20):
# apply seam carve to the image,
# iterating over the image for
# multiple frames
# transform.seam_carve() can transform
# the seam of image vertically as
# well as horizontally
carved_image = transform.seam_carve(img,
filtered,
'vertical',
i)
# show the original image
cv2.imshow("original", img)
# show the carved image
cv2.imshow("carved", carved_image)
# print shape of both images
print("Shape of original image ",
img.shape)
print("Shape of Carved image ",
carved_image.shape)
# wait
cv2.waitKey(0)
输出
Shape of original Image(667, 1000, 3)
Shape of Carved image (667, 840, 3)
原象
雕刻图像
注意:此代码使用 scikit-image 版本 0.15.0。
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