tif图双线性插值到和目标图像相同分辨率的python代码

以下是将tif图像双线性插值到与目标图像相同分辨率的Python代码示例：

import cv2

# 读取tif图像和目标图像
tif_img = cv2.imread('tif_image.tif')
target_img = cv2.imread('target_image.jpg')

# 获取tif图像和目标图像的宽度和高度
tif_h, tif_w, _ = tif_img.shape
target_h, target_w, _ = target_img.shape

# 计算宽度和高度的比例
w_ratio = target_w / tif_w
h_ratio = target_h / tif_h

# 将tif图像调整到与目标图像相同的尺寸
resized_tif_img = cv2.resize(tif_img, (0, 0), fx=w_ratio, fy=h_ratio, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 保存调整后的tif图像
cv2.imwrite('resized_tif_image.tif', resized_tif_img)

在上述代码中，我们使用了OpenCV库中的`cv2.resize()`函数来对tif图像进行双线性插值。`fx`和`fy`参数分别表示宽度和高度的缩放比例，`interpolation`参数指定使用的插值算法，这里选择了双线性插值。最后，将调整后的tif图像保存到本地文件中。

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把tif图像批量双线性插值到与目标图像相同的分辨率python代码

要批量将多张tif图像双线性插值到与目标图像相同的分辨率，可以使用Python中的循环遍历和OpenCV库中的`cv2.resize()`函数。以下是Python代码示例：

import cv2
import os

# 目标图像分辨率大小
dst_size = (1024, 768)

# 遍历所有tif图像
for filename in os.listdir('input_folder'):
    if filename.endswith('.tif'):
        # 加载源图像和目标图像
        src_img = cv2.imread(os.path.join('input_folder', filename))
        dst_img = cv2.imread('target_image.tif')

        # 双线性插值缩放源图像到目标图像分辨率大小
        resized_img = cv2.resize(src_img, dst_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

        # 保存缩放后的图像
        cv2.imwrite(os.path.join('output_folder', filename), resized_img)

在代码中，首先定义了目标图像的分辨率大小。然后，使用Python中的`os`库遍历`input_folder`目录下的所有tif图像。对于每张tif图像，我们使用`cv2.imread()`函数加载源图像和目标图像。接着，使用`cv2.resize()`函数将源图像双线性插值缩放到目标图像分辨率大小。最后，使用`cv2.imwrite()`函数将缩放后的图像保存到`output_folder`目录下，并保持原始的文件名不变。

把图像双线性插值到与目标图像相同的分辨率python代码

要将一张图像双线性插值到与目标图像相同的分辨率，可以使用OpenCV库中的`cv2.resize()`函数，并设置`size`参数为目标图像的分辨率大小。以下是Python代码示例：

import cv2

# 加载源图像和目标图像
src_img = cv2.imread('source_image.tif')
dst_img = cv2.imread('target_image.tif')

# 获取目标图像的分辨率大小
dst_size = (dst_img.shape[1], dst_img.shape[0])

# 双线性插值缩放源图像到目标图像分辨率大小
resized_img = cv2.resize(src_img, dst_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 保存缩放后的图像
cv2.imwrite('resized_image.tif', resized_img)

在代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数加载源图像和目标图像。然后，使用目标图像的分辨率大小创建一个`(宽, 高)`元组。接着，我们使用`cv2.resize()`函数将源图像双线性插值缩放到目标图像分辨率大小。最后，使用`cv2.imwrite()`函数将缩放后的图像保存到本地。