今天就跟大家聊聊有关怎么用Python代码实现高分辨率图像导航，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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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：

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)

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)

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)

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()

看完上述内容，你们对怎么用Python代码实现高分辨率图像导航有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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