如何用resize()代替scipy.misc.imresize
时间: 2023-06-14 11:03:58 浏览: 55
在使用过程中,我们可以使用 OpenCV 或 PIL 库中的 resize() 函数来代替 scipy.misc.imresize() 。这里以 OpenCV 为例:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))
```
其中,new_width 和 new_height 分别为需要调整后的图片的宽和高。如果需要保持原始图片的长宽比,则可以只指定其中一个参数,另一个参数设置为 0,如下所示:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, 0)) # 或者 (0, new_height)
```
PIL 库中的 resize() 函数使用方法类似,可以根据自己的需要选择使用。
相关问题
scipy.misc.imresize的代替方案举例
可以使用OpenCV中的cv2.resize()函数作为scipy.misc.imresize()的替代方案。例如,可以使用以下代码将图像缩小一半:
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)
其中,fx和fy参数是水平和垂直方向的缩放因子。如果fx和fy都设置为0.5,则图像将缩小一半。
scipy.misc.imresize中的interp
在 `scipy.misc.imresize` 函数中,`interp` 参数指定了用于调整图像大小时使用的插值方法。插值是从一组已知的数据点中生成新数据点的过程。当我们调整图像大小时,我们要将原始图像的像素值映射到新图像的像素位置。为了做到这一点,我们需要使用插值来估计原始图像中位置之间的像素值。
`scipy.misc.imresize` 函数支持以下三种插值方法:
1. `interp='nearest'`:使用最近邻插值。这是一种简单的方法,它将最靠近目标位置的像素值作为新像素值。这种方法的结果往往比较粗糙,因为它没有考虑像素之间的平滑度。
2. `interp='bilinear'`:使用双线性插值。这种方法会在原始图像的四个最近邻像素之间进行线性插值,从而得到目标位置的像素值。这种方法比最近邻插值要好,因为它考虑了像素之间的平滑度。
3. `interp='bicubic'`:使用双三次插值。这种方法在原始图像的16个最近邻像素之间进行插值。与双线性插值相比,它可以更好地保留图像的细节,但也会更加耗时。
需要注意的是,`scipy.misc.imresize` 函数已经在 SciPy 1.0 中被弃用了。建议使用 `skimage.transform.resize` 函数或 `PIL.Image.resize` 函数来代替。这些函数也支持相同的插值方法。