代码通过插值等方法实现将压缩后的图像重新调整为与原始图像相同的尺寸
时间: 2024-02-15 20:02:01 浏览: 21
以下是使用Python和OpenCV库实现最近邻插值的代码示例,将压缩后的图像重新调整为与原始图像相同的尺寸:
```python
import cv2
# 加载原始图像和压缩后的图像
img_original = cv2.imread('original.jpg')
img_compressed = cv2.imread('compressed.jpg')
# 获取原始图像和压缩后的图像的尺寸
h_original, w_original, _ = img_original.shape
h_compressed, w_compressed, _ = img_compressed.shape
# 计算尺寸比例
ratio_h = h_original / h_compressed
ratio_w = w_original / w_compressed
# 使用最近邻插值将压缩后的图像调整为与原始图像相同的尺寸
img_resized = cv2.resize(img_compressed, (w_original, h_original), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
# 显示调整后的图像
cv2.imshow('Resized Image', img_resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.imread()`函数用于加载图像,`cv2.resize()`函数用于调整图像尺寸,`interpolation`参数用于设置插值方法,这里选择最近邻插值。