cv2.resize返回类型
时间: 2023-08-26 17:14:40 浏览: 292
cv2.resize函数的返回类型是一个调整大小后的图像,表示为一个NumPy数组。这个数组包含了调整后的图像的像素值。返回的图像类型与原始图像类型相同,通常为uint8(8位无符号整数)。
如果原始图像是彩色图像,则返回的调整大小后的图像也是彩色图像,具有三个通道(BGR)。如果原始图像是灰度图像,则返回的调整大小后的图像也是灰度图像,只有一个通道。
你可以通过检查调整大小后的图像数组的类型和形状来确认返回类型。例如,使用以下代码:
```python
resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))
print(type(resized_image))
print(resized_image.shape)
```
以上代码将输出调整大小后的图像数组的类型和形状信息。
希望这回答了你的问题!如果还有其他疑问,请随时提出。
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cv2.resize的用法
`cv2.resize`是OpenCV库中用于调整图像尺寸的函数,它可以将图像调整为指定的大小。`cv2.resize`函数的语法如下:
```python
resized_image = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])
```
参数解释如下:
- `src`: 原始图像,可以是一个NumPy数组或一个图像文件的路径。
- `dsize`: 目标尺寸,可以是一个元组`(width, height)`,也可以是一个整数表示缩放比例。
- `dst`: 可选参数,用于指定输出图像的数据类型。
- `fx`: 可选参数,指定在水平方向上的缩放比例。
- `fy`: 可选参数,指定在垂直方向上的缩放比例。
- `interpolation`: 可选参数,用于指定插值方法,可以是以下值之一:
- `cv2.INTER_NEAREST`: 最近邻插值
- `cv2.INTER_LINEAR`: 双线性插值(默认值)
- `cv2.INTER_CUBIC`: 双立方插值
- `cv2.INTER_AREA`: 区域插值
- `cv2.INTER_LANCZOS4`: Lanczos插值
`cv2.resize`函数会返回调整尺寸后的图像。
下面是一个示例代码,演示了如何使用`cv2.resize`函数调整图像尺寸:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 设置目标尺寸
target_size = (800, 600)
# 进行尺寸调整
resized_image = cv2.resize(image, target_size)
# 显示调整后的图像
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请将`'path/to/image.jpg'`替换为实际图像的路径,并设置合适的目标尺寸`(width, height)`。调整后的图像将在窗口中显示出来。
data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test)
这段代码的作用是将一组图片数据进行预处理,并将其划分为训练集和测试集。具体来说,这段代码首先定义了两个空列表 data_train 和 data_test,用于存放处理后的训练集和测试集数据。然后,通过循环遍历所有图片数据,将前 train_num 个数据作为训练集,其余的数据作为测试集。接着,对于每一张图片,将其读入并转换为灰度图像,然后将其大小调整为 28x28 像素,并将数据类型转换为 float32,最后将像素值归一化到 [0,1] 区间。最后将处理后的数据添加到对应的列表中,并将列表转换为 NumPy 数组返回。需要注意的是,这段代码中的 label_train 和 label_test 列表没有被定义和赋值,因此需要在其他地方进行定义和赋值。
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