numpy中resize的用法

时间: 2023-05-28 19:06:50 浏览: 90

Python OpenCV中的resize()函数的使用

在Python的OpenCV库中，`resize()`函数是一个非常重要的图像处理工具，用于调整图像的尺寸。这个函数可以用来改变图像的宽度、高度，或者同时改变两者，还可以按照特定的比例因子缩放图像。下面我们将详细探讨`resize()`函数的语法、参数以及使用实例。 **函数语法：** ```python cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) ``` **参数说明：** 1. `src`：必需参数，表示原图像，类型为numpy数组。 2. `dsize`：必需参数，指定输出图像的尺寸，格式为(width, height)。如果设置为None，那么`fx`和`fy`将被使用。 3. `dst`：可选参数，输出图像，默认为空，会自动创建。 4. `fx`：可选参数，水平方向上的缩放因子。如果`dsize`未设置，则根据此值和`fy`计算输出图像的尺寸。 5. `fy`：可选参数，垂直方向上的缩放因子。与`fx`类似，如果`dsize`未设置，则根据此值和`fx`计算输出图像的尺寸。 6. `interpolation`：可选参数，插值方法，用于在缩放过程中填充新像素。常用的插值方法有： - `cv2.INTER_NEAREST`：最近邻插值，快速但可能会失真。 - `cv2.INTER_LINEAR`：双线性插值，默认方法，效果较好。 - `cv2.INTER_CUBIC`：四次样条插值，效果最好但计算量大。 - `cv2.INTER_AREA`：基于像素区域关系的重采样，适合缩放图像。 **保持图像宽高比的缩放：** 在缩放图像时，我们通常希望保持图像的宽高比不变。这可以通过计算比例因子并应用到宽度和高度上实现。例如，如果要将图像缩放到原始尺寸的60%，可以这样做： ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('./Pictures/python.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 获取原始尺寸 print('Original Dimensions : ', img.shape) # 计算缩放比例 scale_percent = 60 width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 使用INTER_AREA插值方法进行缩放 resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) # 输出缩放后的尺寸 print('Resized Dimensions : ', resized.shape) # 显示图像 cv2.imshow("Resized image", resized) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` **不保持图像宽高比的缩放：** 如果需要独立地改变图像的宽度和高度，可以设置`dsize`参数，并指定新的宽度和高度，而不使用`fx`和`fy`。例如，将图像的宽度设置为440像素，而高度保持不变： ```python import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread("./Pictures/python.png") # 获取原始尺寸 print('Original Dimensions : ', img.shape) # 设置新的宽度，高度保持不变 width = 440 height = img.shape[0] dim = (width, height) # 使用INTER_AREA插值方法进行缩放 resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) # 输出缩放后的尺寸 print('Resized Dimensions : ', resized.shape) # 显示图像 cv2.imshow("Resized image", resized) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` `cv2.resize()`函数是OpenCV中一个强大的图像尺寸调整工具，可以灵活地改变图像的尺寸，并通过选择不同的插值方法来优化缩放效果。在实际应用中，根据需求选择合适的插值方法和尺寸调整策略是非常关键的。

numpy中的resize函数用于调整数组的大小。其语法如下： ```python numpy.resize(a, new_shape) ``` 其中，a是需要调整大小的数组，new_shape是新的形状。如果new_shape大于原来的形状，则会在数组的末尾填充元素；如果new_shape小于原来的形状，则会截取数组的末尾元素。示例： ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(np.resize(a, (3, 2))) # 调整为3行2列的数组 ``` 输出结果： ``` array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) ```

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