opencv-python resize

在使用OpenCV-Python进行图像调整大小时，你可以根据不同的需求选择不同的方法。以下是两种常见的调整大小方法：

1. 使用比例调整大小：你可以根据所需的大小百分比来调整图像的大小。首先，你需要读取图像并获取其原始尺寸。然后，通过计算新的宽度和高度，并使用cv2.resize函数来调整图像的大小。最后，你可以显示和保存调整后的图像。以下是一个示例代码：

   import cv2
   
   img = cv2.imread('./Pictures/python.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
   print('Original Dimensions: ', img.shape)
   
   scale_percent = 60 # 调整的百分比
   width = int(img.shape * scale_percent / 100)
   height = int(img.shape * scale_percent / 100)
   dim = (width, height)
   
   resized = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
   
   print('Resized Dimensions: ', resized.shape)
   
   cv2.imshow("Resized image", resized)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

2. 使用固定大小调整大小：你可以根据给定的宽度和高度像素值来调整图像的大小。首先，你需要读取图像并获取其原始尺寸。然后，通过设置新的宽度和高度，并使用cv2.resize函数来调整图像的大小。最后，你可以显示和保存调整后的图像。以下是一个示例代码：

   import cv2
   
   img = cv2.imread("./Pictures/python.png")
   print('Original Dimensions: ', img.shape)
   
   width = 350
   height = 450
   dim = (width, height)
   
   resized = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
   
   print('Resized Dimensions: ', resized.shape)
   
   cv2.imshow("Resized image", resized)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的"./Pictures/python.png"是示例图像的路径。你需要根据你自己的图像路径进行更改。此外，你还可以根据需要调整插值方法（例如，`cv2.INTER_LINEAR` 或 `cv2.INTER_CUBIC`）来获得更好的调整结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python-OpenCV中的resize()函数](https://blog.csdn.net/dianshu1593/article/details/101523772)[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: 100%"]
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