skimage.transform.resize

skimage.transform.resize 是一个 Python 库 scikit-image 中的一个函数，用于对图像进行重新缩放。该函数可以将一个图像的尺寸改变为任意给定的大小，并可以选择使用不同的插值方法进行图像重采样。它的语法如下：

skimage.transform.resize(image, output_shape, order=1, mode='reflect', cval=0, clip=True, preserve_range=False, anti_aliasing=True, anti_aliasing_sigma=None)

其中，image 是需要缩放的图像，output_shape 是输出图像的大小，可以是一个整数或一个元组，order 是插值方法的阶数（默认为 1），mode 是定义图像外部区域的填充方式（默认为反射填充），cval 是填充值（默认为 0），clip 是是否对输出进行剪切（默认为 True），preserve_range 是是否保留图像像素的原始范围（默认为 False），anti_aliasing 是是否使用抗锯齿（默认为 True），anti_aliasing_sigma 是高斯核的标准差，用于抗锯齿（默认为 None）。

相关问题

skimage.transform.resize 函数如何使用双线性差值

在使用 `skimage.transform.resize` 函数时，可以设置参数 `order` 为 1，表示使用双线性差值。

以下是使用双线性差值进行图像缩放的示例代码：

from skimage import io, transform

# 读取原始图像
img = io.imread('original_image.png')

# 缩放图像
resized_img = transform.resize(img, (512, 512), order=1, mode='reflect')

# 保存缩放后的图像
io.imsave('resized_image.png', resized_img)

在上述示例代码中，`order` 参数被设置为 1，表示使用双线性差值进行图像缩放。如果不设置该参数，默认使用双立方插值进行图像缩放。

skimage.transform.resize 函数如何使用基于 Fourier 变换的插值方法

在skimage.transform.resize函数中，基于 Fourier 变换的插值方法是通过指定参数 `mode='fourier'` 来实现的。使用该方法时，函数会将输入图像的傅里叶变换进行插值，然后通过逆傅里叶变换得到输出图像。

具体来说，这种插值方法可以用于处理周期性图像，例如正弦波或周期性纹理。它可以通过将图像的傅里叶变换与一个插值函数的傅里叶变换相乘来实现。常用的插值函数包括 sinc 函数和 Gaussian 函数。

下面是一个基于 Fourier 变换的插值方法的示例代码：

from skimage import data, transform

# 读取输入图像
img = data.coins()

# 将图像缩小一半
img_resized = transform.resize(img, (img.shape[0]//2, img.shape[1]//2), mode='fourier')

在上面的代码中，`mode='fourier'` 参数指定了使用 Fourier 变换的插值方法。函数会将输入图像 `img` 缩小一半，并将结果存储在 `img_resized` 中。