img = cv2.resize()这个函数怎么用？

`cv2.resize()` 是 OpenCV（计算机视觉库）中用于图像缩放的函数。它接受一个输入图像（通常是一个numpy数组），并返回一个新的调整大小后的图像。函数的基本语法如下：

import cv2

# 假设img是原始图像
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

这里的参数解释：
- `img`: 需要被缩放的原图像，可以是BGR格式的OpenCV Mat对象。
- `(new_width, new_height)`: 目标尺寸，新的宽度和高度。
- `interpolation`: 可选插值方法，用于确定如何在像素之间进行平滑过渡。常见的有 `cv2.INTER_NEAREST`, `cv2.INTER_LINEAR`, `cv2.INTER_CUBIC`, 和 `cv2.INTER_AREA` 等。

注意，如果只提供宽度或高度，另一维将按照比例缩放。另外，缩放可能会导致图像失真，所以选择合适的插值方法很重要。

相关问题

# 透视变换复习 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('sudoku.jpg') rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() img = cv2.imread('road.png') cv2.circle(img, (270,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (330,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (32,260),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (555,260),2, (0,0,255),2) cv2.imshow('draw', img) cv2.waitKey(0) import matplotlib.pyplot as plt rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]]) pts2 = np.float32([[20,0],[510,0],[20,103],[510,103]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(523,100)) dst = cv2.resize(dst, None, fx=0.5,fy=4.0) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 在每句代码后详细解释注释这段代码

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取一张图片
img = cv2.imread('sudoku.jpg')

# 获取图片的行、列、通道数
rows,cols,ch = img.shape

# 定义变换前后四个点的坐标
pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])

# 计算透视变换矩阵M
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

# 进行透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300))

# 显示原始图片和透视变换后的图片
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()

# 读取另一张图片
img = cv2.imread('road.png')

# 在图片上标记四个点
cv2.circle(img, (270,160),2, (0,0,255),2)
cv2.circle(img, (330,160),2, (0,0,255),2)
cv2.circle(img, (32,260),2, (0,0,255),2)
cv2.circle(img, (555,260),2, (0,0,255),2)

# 显示标记后的图片
cv2.imshow('draw', img)
cv2.waitKey(0)

# 获取图片的行、列、通道数
rows,cols,ch = img.shape

# 定义变换前后四个点的坐标
pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]])
pts2 = np.float32([[20,0],[510,0],[20,103],[510,103]])

# 计算透视变换矩阵M
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)

# 进行透视变换
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(523,100))

# 缩放变换后的图片
dst = cv2.resize(dst, None, fx=0.5,fy=4.0)

# 显示原始图片和透视变换后的图片
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()

代码的详细解释如下：

1. 导入需要的库cv2、numpy和matplotlib.pyplot。
2. 读取一张图片（这里是sudoku.jpg）。
3. 获取图片的行、列、通道数。
4. 定义变换前后四个点的坐标（pts1和pts2），这些点用于计算透视变换矩阵M。在这个例子中，我们想要将数独图片的四个角变换为一个矩形，以便进行后续处理。
5. 使用cv2.getPerspectiveTransform()函数来计算透视变换矩阵M。
6. 使用cv2.warpPerspective()函数将原始图像img进行透视变换，并将变换后的图像保存为dst。
7. 使用plt.subplot()和plt.imshow()函数将原始图像和透视变换后的图像显示出来，以供观察和比较。
8. 读取另一张图片（这里是road.png）。
9. 在图片上标记四个点，以便后续计算透视变换矩阵。
10. 显示标记后的图片。
11. 再次获取图片的行、列、通道数。
12. 重新定义变换前后四个点的坐标，这些点用于计算透视变换矩阵M。在这个例子中，我们想要将道路的四个角变换为一个矩形，以便进行后续处理。
13. 使用cv2.getPerspectiveTransform()函数来计算透视变换矩阵M。
14. 使用cv2.warpPerspective()函数将原始图像img进行透视变换，并将变换后的图像保存为dst。
15. 使用cv2.resize()函数对变换后的图像进行缩放，以便更好地观察。
16. 使用plt.subplot()和plt.imshow()函数将原始图像和透视变换后的图像显示出来，以供观察和比较。

def Dataset_loader(DIR,RESIZE): IMG = [] read = lambda imname: np.asarray(Image.open(imname).convert("RGB")) for IMAGE_NAME in tqdm(os.listdir(DIR)): PATH = os.path.join(DIR,IMAGE_NAME) _, ftype = os.path.splitext(PATH) if ftype == ".jpg": img = read(PATH) img = cv2.resize(img, (RESIZE,RESIZE)) IMG.append(np.array(img)/255.) return IMG 对以上代码的每一行进行详细的注释说明

好的，以下是对代码的每一行进行的详细注释说明：

def Dataset_loader(DIR,RESIZE):

这是定义一个函数 `Dataset_loader`，它有两个参数：`DIR` 和 `RESIZE`。

IMG = []

这一行是定义一个空列表 `IMG`，用于存储读取的图像数据。

read = lambda imname: np.asarray(Image.open(imname).convert("RGB"))

这一行是定义一个 lambda 函数 `read`，它将读取一张图像并将其转换为 RGB 模式的 NumPy 数组。

for IMAGE_NAME in tqdm(os.listdir(DIR)):

这一行是一个循环，依次遍历 `DIR` 目录下的每一个文件名，并将其存储在变量 `IMAGE_NAME` 中。

PATH = os.path.join(DIR,IMAGE_NAME)

这一行是将目录名和文件名拼接成完整路径，并将其存储在变量 `PATH` 中。

_, ftype = os.path.splitext(PATH)

这一行是将路径拆分成文件名和扩展名，并将扩展名存储在变量 `ftype` 中。

if ftype == ".jpg":

这一行是判断这个文件是否是 JPG 格式的图像文件。

img = read(PATH)

这一行是调用之前定义的 `read` 函数读取图像，并将其存储在变量 `img` 中。

img = cv2.resize(img, (RESIZE,RESIZE))

这一行是使用 OpenCV 库中的 `resize` 函数将图像大小调整为 `RESIZE`×`RESIZE`。

IMG.append(np.array(img)/255.)

这一行是将处理后的图像数据转换为 NumPy 数组，并将其归一化到 [0, 1] 的范围，然后将其添加到 `IMG` 列表中。

return IMG

这一行是返回处理后的图像数据列表 `IMG`。