opencv 图片大小

通过使用OpenCV库中的resize函数，可以调整图像的大小。在给定新的宽度和高度的情况下，可以使用resize函数将图像缩小或放大到所需的尺寸。例如，可以使用下面的代码示例将图像的宽度缩小到300像素，高度缩小到200像素：

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 定义新的宽度和高度
down_width = 300
down_height = 200
down_points = (down_width, down_height)

# 缩小图像
resized_down = cv2.resize(image, down_points, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

同样地，可以定义新的宽度和高度来将图像放大到所需的尺寸。例如，可以使用下面的代码示例将图像的宽度放大到600像素，高度放大到400像素：

# 定义新的宽度和高度
up_width = 600
up_height = 400
up_points = (up_width, up_height)

# 放大图像
resized_up = cv2.resize(image, up_points, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

这样，通过调整定义的宽度和高度，可以实现图像的大小调整。

相关问题

python opencv图片大小

可以使用OpenCV中的resize函数来改变图片的大小。具体操作如下：

import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取原始图片的大小
height, width = img.shape[:2]

# 设置新的图片大小
new_height = 500
new_width = int(new_height * width / height)

# 缩放图片
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

# 显示缩放后的图片
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread`函数用于读取图片，`img.shape`可以获取图片的大小，`cv2.resize`函数用于缩放图片，`cv2.imshow`函数用于显示图片。在设置新的图片大小时，我们可以根据需要调整新的高度，然后按照原始图片的宽高比例计算出新的宽度。

opencv图片大小一样，缩放不一样

OpenCV中的图像缩放是指改变原图像的尺寸而不改变其像素数量的过程。当你对同一张图片进行等比例缩放（例如，缩放到原来的两倍大或一半小），那么新图像的宽度和高度都会成比例地增大或减小，因此整体看起来像是保持了原始的形状，只是尺寸变化。

然而，如果进行非等比例缩放，比如只放大宽度而保持高度不变，或者反之，这时候虽然图片的大小在像素数上还是相同的，但是图像的内容会被拉伸或压缩，可能会导致图像失真，尤其是边缘部分会出现锯齿效果或像素化。

OpenCV提供了多种函数来进行缩放操作，如`resize()`函数，可以设置不同的插值方法（如INTER_LINEAR、INTER_CUBIC等）来控制图像在缩放过程中的平滑度。