用cv2.resize写一个示例代码，两种不同缩放方法

好的，下面是一个使用cv2.resize函数进行图像缩放的示例代码，其中包括了两种不同的缩放方法：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 缩放方法1：指定输出图像大小
resized1 = cv2.resize(img, (500, 500))

# 缩放方法2：按比例缩放
resized2 = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 显示原图和缩放后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Resized1', resized1)
cv2.imshow('Resized2', resized2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先使用cv2.imread函数读取了一张图像，然后使用cv2.resize函数进行了两种不同的缩放方法：

- 缩放方法1：指定输出图像的大小为(500, 500)，即将原图缩放为500x500的大小。
- 缩放方法2：使用了fx=0.5和fy=0.5参数，按比例将原图缩小为一半大小。

最后，我们使用cv2.imshow函数将原图和缩放后的图像显示出来。

相关问题

cv2.resize

cv2.resize是OpenCV库中的一个函数，用于调整图像的大小。可以根据设定的宽度和高度来缩放图像。代码示例如下：
import cv2 as cv
width = 300
height = 300
img = cv.imread('图片所在路径')
img = cv.resize(img,(width,height))
cv.imshow("img",img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
在这段代码中，首先需要导入cv2库，然后指定所需的宽度和高度，通过cv.imread读取图像文件，然后使用cv.resize函数来调整图像的大小。最后使用cv.imshow来显示调整后的图像，并等待用户按下任意键关闭窗口。
对于cv2.resize函数的参数，可以选择使用dsize参数来指定目标图像的宽度和高度，也可以使用fx和fy两个参数来指定宽度和高度的缩放比例。缩放时可以选择不同的插值方法，比如cv2.INTER_AREA用于缩小图像，cv2.INTER_CUBIC用于放大图像，cv2.INTER_LINEAR是一种速度较快且效果尚可的插值方法。
总之，cv2.resize函数是用来调整图像大小的函数，可以根据设定的宽度和高度来缩放图像，并可以选择不同的插值方法来获得不同的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [cv2.resize()原理详解](https://blog.csdn.net/weixin_41466575/article/details/113058802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [cv2.resize() 各参数解释](https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/120053317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python cv2.resize函数high和width注意事项说明](https://download.csdn.net/download/weixin_38691739/12850037)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

使用 cv2.resize 变换尺寸

使用cv2.resize函数可以实现图像的尺寸变换。该函数的语法为：
dst = cv2.resize(src, dsize=(new_width, new_height), fx, fy, interpolation)
其中，src表示原始图像，dsize表示目标图像的尺寸，可以直接输入新的宽度和高度，也可以通过设置缩放因子fx和fy实现倍数的放大和缩小。interpolation表示变换的方法，有多种选项可供选择，如最近邻插值法(CV_INTER_NN)、双线性插值法(CV_INTER_LINEAR)和双三次插值法(CV_INTER_CUBIC)等。

下面是一个使用cv2.resize函数的示例代码：
def resize_demo(image):
print("Origin size:", image.shape)
# 第一种方法：通过fx，fy缩放因子
res = cv.resize(image, None, fx=1, fy=3, interpolation=cv.INTER_CUBIC) # fx宽 fy高
print("After resize 1 size:", res.shape)
# 第二种方法：直接设置输出图像的尺寸，所以不用设置缩放因子
height,width = image.shape[:2]
res=cv.resize(image,(2*width,2*height),interpolation=cv.INTER_CUBIC)
print("After resize 2 size:", res.shape)
while(1):
cv.imshow('res',res)
cv.imshow('img',image)
if cv.waitKey(1) & 0xFF == 27:
break

以上代码中，首先打印出原始图像的尺寸，然后使用两种不同的方法进行图像的尺寸变换，分别输出变换后的图像尺寸。最后通过cv.imshow函数显示变换后的图像，并通过按键输入来退出显示窗口。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python opencv 图像尺寸变换方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38572979/14859623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【opencv】5.1 几何变换--缩放 cv2.resize()](https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/112256767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [7. 图像的几何变换-cv2.resize()、cv2.warpAffine()、cv2.getRotationMatrix2D()、cv2.getAffineTransform...](https://blog.csdn.net/qq_38309818/article/details/111660562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]