python语言 使用双线性插值将图片扩大分辨率并保存
时间: 2023-09-06 07:08:39 浏览: 46
双线性插值是一种经典的图像缩放算法,可以用于将低分辨率的图片扩大到高分辨率。在Python中,可以使用OpenCV库来实现双线性插值。
下面是一个示例代码,可以将一张图片扩大2倍分辨率并保存为新的图片文件:
```python
import cv2
# 读取原始图片
img = cv2.imread('input.jpg')
# 图片的宽和高
h, w = img.shape[:2]
# 扩大后的宽和高
new_h, new_w = h * 2, w * 2
# 使用双线性插值将图片扩大
new_img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 保存扩大后的图片
cv2.imwrite('output.jpg', new_img)
```
在上述代码中,`cv2.imread()`函数用于读取原始图片,`img.shape[:2]`可以获取图片的宽和高,`cv2.resize()`函数用于进行双线性插值扩大操作,`cv2.imwrite()`函数用于将扩大后的图片保存为新的文件。
可以根据实际情况,修改代码中的文件路径和扩大倍数等参数,来实现不同的图像扩大分辨率的需求。
相关问题
tif图像双线性插值到目标分辨率图像的python代码
下面是一个利用 Python 库 `rasterio` 对 tif 图像进行双线性插值的示例代码:
```python
import rasterio
from rasterio.enums import Resampling
# 打开原始图像文件
with rasterio.open('input.tif') as src:
# 计算目标分辨率
dst_res = (src.res[0] * 2, src.res[1] * 2)
# 计算目标宽度和高度
dst_width = int(src.width * src.res[0] / dst_res[0])
dst_height = int(src.height * src.res[1] / dst_res[1])
# 设置目标图像的属性
dst_profile = src.profile
dst_profile.update({
'driver': 'GTiff',
'dtype': rasterio.float32,
'count': 1,
'width': dst_width,
'height': dst_height,
'transform': rasterio.Affine(dst_res[0], 0, src.bounds.left, 0, -dst_res[1], src.bounds.top),
'crs': src.crs
})
# 创建目标图像文件
with rasterio.open('output.tif', 'w', **dst_profile) as dst:
# 进行双线性插值
rasterio.warp.reproject(
source=rasterio.band(src, 1),
destination=rasterio.band(dst, 1),
src_transform=src.transform,
src_crs=src.crs,
dst_transform=dst.transform,
dst_crs=dst.crs,
resampling=Resampling.bilinear
)
```
这段代码使用 `rasterio` 库打开一个名为 `input.tif` 的原始图像文件,计算目标分辨率并创建一个名为 `output.tif` 的新图像文件。然后,它将使用 `rasterio.warp.reproject()` 函数对原始图像进行双线性插值,将其重新投影到目标分辨率下,并将结果保存到新的图像文件中。
把图像双线性插值到与目标图像相同的分辨率python代码
要将一张图像双线性插值到与目标图像相同的分辨率,可以使用OpenCV库中的`cv2.resize()`函数,并设置`size`参数为目标图像的分辨率大小。以下是Python代码示例:
```
import cv2
# 加载源图像和目标图像
src_img = cv2.imread('source_image.tif')
dst_img = cv2.imread('target_image.tif')
# 获取目标图像的分辨率大小
dst_size = (dst_img.shape[1], dst_img.shape[0])
# 双线性插值缩放源图像到目标图像分辨率大小
resized_img = cv2.resize(src_img, dst_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 保存缩放后的图像
cv2.imwrite('resized_image.tif', resized_img)
```
在代码中,我们首先使用`cv2.imread()`函数加载源图像和目标图像。然后,使用目标图像的分辨率大小创建一个`(宽, 高)`元组。接着,我们使用`cv2.resize()`函数将源图像双线性插值缩放到目标图像分辨率大小。最后,使用`cv2.imwrite()`函数将缩放后的图像保存到本地。