cv2.resize() 示例

cv2.resize() 是 OpenCV 中用于调整图像大小的函数。下面是一个示例：

假设我们有一张名为 "image.jpg" 的图片，我们想将其调整为宽度为 500 像素，高度按比例缩放的图像。可以使用以下代码：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 获取原始图像的宽度和高度
h, w = img.shape[:2]

# 设置新的图像宽度
new_w = 500

# 计算缩放比例
ratio = new_w / float(w)

# 计算新的图像高度
new_h = int(h * ratio)

# 调整图像大小
resized = cv2.resize(img, (new_w, new_h))

# 显示调整后的图像
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先使用 cv2.imread() 函数加载图像。然后，我们获取原始图像的宽度和高度，并设置新的图像宽度为 500 像素。接下来，我们计算缩放比例并计算新的图像高度。最后，我们使用 cv2.resize() 函数调整图像大小，并使用 cv2.imshow() 函数显示调整后的图像。

相关问题

cv2.resize()示例

cv2.resize()是Python OpenCV中用于图像缩放的函数。它可以将输入的原图像按照指定的大小或比例进行缩放，并可以选择不同的插值方式来重新计算像素。下面是一个示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('图片所在路径')
# 默认使用双线性插值法
img = cv2.resize(img,(300,300)) # 固定长宽
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) # 固定比例
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，首先使用cv2.imread()函数读取一张图片，然后使用cv2.resize()函数对图片进行缩放。第一个缩放操作将图片的大小固定为(300,300)，第二个缩放操作将图片的大小按照原来的一半进行缩放。最后使用cv2.imshow()函数将缩放后的图片显示出来，并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()函数等待用户按下键盘并关闭窗口。

需要注意的是，cv2.resize()函数的参数中，src和dsize是必需的，而fx、fy和interpolation是可选的。其中，fx和fy表示宽度和高度方向的缩放比例，如果同时指定了dsize和fx、fy，则以dsize为准。interpolation表示插值方式，可以选择INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC和INTER_LANCZOS4四种方式中的一种，默认为INTER_LINEAR。

cv2.resize cv2.INTER_CUBIC

cv2.resize是OpenCV库中的一个函数，用于调整图像的大小。它可以通过指定目标图像的尺寸或缩放因子来实现。在示例代码中，使用了cv2.resize函数将图像进行了放大。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV cv.INTER_AREA和cv.INTER_CUBIC 还有cv.INTER_LINEAR](https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/117933624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [cv2.resize() 各参数解释](https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/120053317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python 比较2张图片的相似度的方法示例](https://download.csdn.net/download/weixin_38748740/13761326)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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