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

img=cv2.threshold(image,90,255,cv2.THRESH_BINARY) #调整裁剪效果 阈值算法速度优于canny算法 # img = cv2.Canny(image,100,20) # cannyb = cv2.resize(b,None,fx=0.25,fy=0.25) # cv2.imshow('Canny', cannyb) # cv2.waitKey(0) binary_image=img[1] #二值图--具有三通道 # binary_image = img # binary_image=cv2.cvtColor(binary_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # print(binary_image.shape) #改为单通道 x = binary_image.shape[1] print("宽度x=", x) y=binary_image.shape[0] print("高度y=",y) x_min = 0 y_min = 0 x_max = 0 y_max = 0 count = 0 for r in range(y): if 255 in binary_image[r][:]: if count == 0: y_min = r count += 1 y_max = r

以下是将该Python代码转换为C++代码的实现示例：

cv::Mat img;
cv::threshold(image, img, 90, 255, cv::THRESH_BINARY);
// cv::Canny(image, img, 100, 200);
// cv::resize(b, cannyb, cv::Size(), 0.25, 0.25);
// cv::imshow("Canny", cannyb);
// cv::waitKey(0);
cv::Mat binary_image = img;
// cv::cvtColor(binary_image, binary_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// std::cout << binary_image.size() << std::endl;
int x = binary_image.cols;
std::cout << "宽度x=" << x << std::endl;
int y = binary_image.rows;
std::cout << "高度y=" << y << std::endl;
int x_min = 0, y_min = 0, x_max = 0, y_max = 0, count = 0;
for (int r = 0; r < y; r++) {
    bool has_object = false;
    for (int c = 0; c < binary_image.cols; c++) {
        if (binary_image.at<uchar>(r, c) == 255) {
            has_object = true;
            break;
        }
    }
    if (has_object) {
        if (count == 0) {
            y_min = r;
        }
        count++;
        y_max = r;
    }
}

需要注意的是，在C++中使用OpenCV库进行图像处理时，需要使用`cv::Mat`类型来表示图像，并且需要使用`at<uchar>(r, c)`方法来获取图像中指定位置的像素值。此外，在使用`cv::threshold()`函数时，需要将输出结果赋值给一个新的`cv::Mat`对象，而不能直接覆盖原始输入图像。

import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('unet.h5') # 准备测试图像 img = cv2.imread('data/test/0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理，比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('data/test/x.png', pred)错在哪

这段代码的问题可能在于 `pred` 变量的形状不正确。在使用 `np.squeeze` 函数压缩维度时，如果 `pred` 的形状是 `(1, height, width, 1)`，则会将第一维压缩掉，变成 `(height, width, 1)`，这是我们想要的结果。但是，如果 `pred` 的形状本身就是 `(height, width, 1)`，则使用 `np.squeeze` 函数会将这一维度压缩掉，变成 `(height, width)`，这时候就会出现形状不匹配的问题。

为了避免这个问题，你可以使用 `np.reshape` 函数来调整 `pred` 的形状，例如：

pred = np.reshape(pred, (height, width))

或者，你可以在模型的输出层中使用 `activation='sigmoid'` 参数，这样输出的张量形状就是 `(batch_size, height, width, 1)`，就不需要再使用 `np.squeeze` 函数了。

另外，如果测试图像是彩色图像，不应该使用 `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` 参数将其读取为灰度图像，应该使用 `cv2.IMREAD_COLOR` 参数或者不指定参数读取为彩色图像。

最后，还需要确认 `img` 的维度是正确的，应该是 `(1, height, width, 1)`。