python opencv resize怎么指定以中点为基准进行缩放

要指定以图像中心为基准进行缩放，可以在resize函数中指定缩放中心点的坐标。具体步骤如下：

1. 计算图像中心点的坐标：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
h, w = img.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)

2. 在resize函数中指定缩放中心点：

new_size = (200, 200)  # 指定新的图像大小
resized_img = cv2.resize(img, new_size, fx=0, fy=0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

在resize函数中，fx和fy参数用于指定水平和垂直方向上的缩放比例，如果这两个参数都为0，则表示以给定的目标大小为准进行缩放。因此，我们可以忽略fx和fy参数，然后指定resize函数的第三个参数为缩放中心点的坐标，即：

resized_img = cv2.resize(img, new_size, center=center, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

这样，就可以指定以图像中心为基准进行缩放了。

相关问题

python opencv resize

在Python中使用OpenCV库可以很方便地进行图像尺寸缩放。可以使用cv2.resize()函数来实现。该函数的第一个参数是要缩放的图像，第二个参数是目标图像的大小，第三个参数是缩放比例。例如：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("image.jpg")

# 缩放到目标大小
resized_img = cv2.resize(img, (300, 200))

# 或者使用缩放比例
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)

其中，第二个参数是目标大小，第三个和第四个参数是缩放比例，如果同时设置了目标大小和缩放比例，则优先使用目标大小。

python opencv resize 图像为1/4大小

可以使用cv2.resize函数来缩小图像大小。例如，如果原始图像为img，可以使用以下代码将其缩小为1/4：

resized_img = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.25, fy=0.25)

其中fx和fy是水平和垂直方向上的缩小比例。在这个例子中，它们都设置为0.25，即将原始图像的大小缩小为1/4。