30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

用 python的 List comprehensions 语法生成了两个随机数矩阵 A,B,用_表示不关心该位置的变量,其实只要执行足够次数就行。result其实是结果矩阵,用0初始化后面的就是标准的矩阵乘法了。result(i,j)=Sum(A(i,k)*B(k,j))k遍历0.n_middle-1www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

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:

请问您问题解决了吗?我也有类似的问题想了解

那么作为一位程序员,是否可以做到这点呢? 

与其他主要的语言如C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。可扩展性—如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,

当然可以,Python在手,天下我有~

import os,urllib.request,re 这段代码是把文件下载在d盘根目录下,你可以自己修改。不过是单线程的,想要多线程下载,比较复杂,我没有试过,这个下载小文件还是没有问题的。

1、导入图像功能

从注释上看,是用来实现自行车平衡的算法,估计就是想实现自动驾驶或由机器人驾驶的自行车。具体代码只有了解相关物理理论的人才能搞定了,这个专业性太强了,不是zhidao上随便问问就可以搞定的

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:

def findinstrlist(targetstrs,tobesearch): return[i for i,item in enumerate(targetstrs) if tobesearch in item] names=['Zhang','Wang','Li','Zhao', 'Liu','Chen','Chang','Yao', 'Yang','

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] 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()

到此这篇关于30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法的文章就介绍到这了,更多相关Python 高分辨率图像导航内容请搜索真格学网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持真格学网!

逐行对应如下:定义getNodeMeta函数,定义userid等变量.datetime函数最大值把用户访问信息存入result变量用户信息包括内容项判断result变量是否存在判断include_deleted为False和result第一项被删除同时成立返回result第一项PS:这段代码不是独立的吧?感觉很乱,而且一些地方有问题,单独执行肯定报错内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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