小编这次要给大家分享的是如何使用30行Python代码实现高分辨率图像导航，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
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：
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：
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 = 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：
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)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()看完这篇关于如何使用30行Python代码实现高分辨率图像导航的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。
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