Python OpenCV中的resize()函数的使用

yipeiwu_com5年前Python基础

改变图像大小意味着改变尺寸,无论是单独的高或宽,还是两者。也可以按比例调整图像大小。

这里将介绍resize()函数的语法及实例。

语法

函数原型

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

参数:

参数 描述
src 【必需】原图像
dsize 【必需】输出图像所需大小
fx 【可选】沿水平轴的比例因子
fy 【可选】沿垂直轴的比例因子
interpolation

【可选】插值方式

【可选】插值方式

其中插值方式有很多种:

cv.INTER_NEAREST 最近邻插值
cv.INTER_LINEAR 双线性插值
cv.INTER_CUBIC 双线性插值
cv.INTER_AREA 使用像素区域关系重新采样。它可能是图像抽取的首选方法,因为它可以提供无莫尔条纹的结果。但是当图像被缩放时,它类似于INTER_NEAREST方法。

通常的,缩小使用cv.INTER_AREA,放缩使用cv.INTER_CUBIC(较慢)和cv.INTER_LINEAR(较快效果也不错)。默认情况下,所有的放缩都使用cv.INTER_LINEAR。

例子

保留高宽比

以下是我们将在其上进行实验的尺寸(149,200,4)(高度,宽度,通道数)的原始图像:

import cv2
 
img = cv2.imread('./Pictures/python.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
 
print('Original Dimensions : ',img.shape)
 
scale_percent = 60  # percent of original size
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
 
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
 
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果:

Original Dimensions : (149, 200, 4)
Resized Dimensions : (89, 120, 4)

调节scale_percent可以放大或缩小。需要准备shape先高再宽,参数是先宽再高。

还有一种方式,就是使用自带的参数fx和fy,更加方便。

import cv2
img = cv2.imread("./Pictures/python.png")
print('Original Dimensions : ', img.shape)

resized = cv2.resize(img, None, fx=0.6, fy=0.6, interpolation=cv2.INTER_AREA)

print('Resized Dimensions : ',resized.shape)

cv2.imshow("resized_img", resized)
cv2.waitKey(0)

不保留高宽比

例如,改变宽度,高度不变:

import cv2

img = cv2.imread("./Pictures/python.png")

print('Original Dimensions : ',img.shape)
 
width = 440
height = img.shape[0] # keep original height
dim = (width, height)
 
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
 
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
 
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果:

Original Dimensions : (149, 200, 4)
Resized Dimensions : (149, 440, 4)

指定高和宽

给定高和宽的像数值。

import cv2

img = cv2.imread("./Pictures/python.png")

print('Original Dimensions : ',img.shape)
 
width = 350
height = 450
dim = (width, height)
 
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
 
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
 
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果:

Original Dimensions : (149, 200, 4)
Resized Dimensions : (450, 350, 4)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python微信企业号开发之回调模式接收微信端客户端发送消息及被动返回消息示例

本文实例讲述了Python微信企业号开发之回调模式接收微信端客户端发送消息及被动返回消息。分享给大家供大家参考,具体如下: 说明:此代码用于接收手机微信端发送的消息 #-*- cod...

如何实现Django Rest framework版本控制

如何实现Django Rest framework版本控制

前言 首先,我们开发的项目会有多个版本. 其次,我们的项目版本会随着更新越来越多,我们不可能因出了新版本就不维护旧版本了. 那么,我们就需要对版本进行控制——DRF版本控制. 源码剖...

python django集成cas验证系统

python django集成cas验证系统

加入cas的好处 cas是什么东西就不多说了,简而言之就是单点登陆系统,一处登陆,全网有权限的系统均可以访问. 一次登陆,多个系统互通 cas一般均放置在内网,加入cas验证则必须要求用...

TensorFlow实现简单卷积神经网络

TensorFlow实现简单卷积神经网络

本文使用的数据集是MNIST,主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。 先载入MNIST数据集(手写数字识别集),并创建默认的Interactive Session(在没有指...

py2exe 编译ico图标的代码

复制代码 代码如下: #setup.py from distutils.core import setup import py2exe setup( # targets to build...