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30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法
脚本专栏 2024/11/16 佚名
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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()
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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%。

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