img.resize和cv2.resize的区别
时间: 2023-11-08 10:49:04 浏览: 58
img.resize和cv2.resize是两种不同的方法,具有不同的功能和用途。
1. img.resize是图像对象的方法,用于调整图像的大小。它采用新的形状作为参数,并返回一个新的调整大小后的图像对象。例如,使用img.resize方法可以将图像的宽度和高度分别缩小一半,如所示。这种方式更适合在使用图像处理库PIL(Python Imaging Library)时使用。
2. cv2.resize是OpenCV库中的函数,用于调整图像的大小。它采用图像对象和目标尺寸作为参数,并返回调整大小后的图像。此外,cv2.resize方法还可以通过设置fx和fy参数来按比例缩放图像的宽度和高度,如所示。也可以直接指定目标尺寸来调整图像大小,如所示。这种方式更适合在使用OpenCV时进行图像处理。
因此,img.resize和cv2.resize之间的区别在于使用的库和调整图像大小的方式。img.resize是PIL库中的方法,而cv2.resize是OpenCV库中的函数。根据具体的需求和使用场景选择适合的方法进行图像大小调整。
相关问题
Img.resize和cv2.resize有什么区别
Img.resize()是PIL库中用于调整图像大小的方法,而cv2.resize()是OpenCV库中用于调整图像大小的方法。它们之间有以下区别:
1. 输入格式:Img.resize()接受PIL图像对象作为输入,而cv2.resize()接受NumPy数组作为输入。
2. 插值方法:Img.resize()默认使用双线性插值方法进行图像的缩放,而cv2.resize()可以选择使用不同的插值方法,如最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。
3. 返回值:Img.resize()返回调整大小后的PIL图像对象,而cv2.resize()返回调整大小后的NumPy数组。
4. 填充方式:Img.resize()默认不使用填充方式调整图像大小,而cv2.resize()可以选择使用填充方式进行图像的缩放,填充的像素值可以指定。
np.resize与cv2.resize的差别
np.resize和cv2.resize是两个不同的函数,它们的作用也不同。
- np.resize(arr, new_shape)函数是用于调整数组大小的函数,它会返回一个新的数组,新数组的大小由new_shape参数指定。如果新数组的大小比原数组大,那么新数组的内容将会是原数组的重复;如果新数组的大小比原数组小,那么新数组的内容将会是原数组的截取。需要注意的是,np.resize函数不会改变原数组的大小。
- cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)函数是用于调整图像大小的函数,它会返回一个新的图像,新图像的大小由dsize参数指定。如果dsize是一个整数,那么新图像的大小将会是原图像大小的dsize倍;如果dsize是一个元组,那么新图像的大小将会是(dsize, dsize)。需要注意的是,cv2.resize函数会改变图像的大小。
下面是一个使用np.resize函数的例子:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr = np.resize(arr, (3, 3))
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3]])
```
下面是一个使用cv2.resize函数的例子:
```python
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
new_img = cv2.resize(img, (640, 480))
cv2.imshow('new_img', new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个例子中,我们读取了一张名为test.jpg的图片,然后将其大小调整为640x480,并显示在屏幕上。