interpolation=cv2.INTER_AREA)[:, :, :3]

这段代码是使用OpenCV库中的resize函数对图像进行缩放操作，并且将缩放后的图像通道数限制为3通道。其中，cv2.INTER_AREA是指定缩放时使用的插值方法，这里选择的是AREA插值。该函数的具体用法如下：

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

其中，src表示原始图像，dsize表示缩放后的大小，fx和fy表示在每个维度上的缩放因子（当dsize未指定时可用），interpolation表示插值方法。在这个例子中，我们将图像缩放到原来的一半大小，并使用AREA插值方法，最后保留3个通道。

相关问题

ef resize_crop(image): h, w, c = np.shape(image) if min(h, w) > 720: if h > w: h, w = int(720*h/w), 720 else: h, w = 720, int(720*w/h) image = cv2.resize(image, (w, h), interpolation=cv2.INTER_AREA) h, w = (h//8)*8, (w//8)*8 image = image[:h, :w, :] return image

这是一个用于调整图像大小并进行裁剪的函数。它的作用是将输入的图像调整到最大边长为720像素，并且保持宽高比不变。如果图像的最小边长超过720像素，将会进行调整。调整时，会根据高度和宽度的比例来计算新的高度和宽度。然后，使用OpenCV的resize函数进行图像的尺寸调整，使用INTER_AREA插值方法。最后，将调整后的图像裁剪为高度和宽度都能被8整除的尺寸，并返回裁剪后的图像。

def imgResize(self,image, height, inter = cv2.INTER_AREA): # initialize the dimensions of the image to be resized and grab the image size dim = None (h, w) = image.shape[:2] # calculate the ratio of the height and construct the dimensions r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) # resize the image resized = cv2.resize(image, dim, interpolation = inter) # return the resized image return resized

这是一个Python函数，用于将图像按照指定的高度进行缩放。它使用OpenCV库来处理图像。具体来说，它首先获取图像的原始尺寸和指定的高度，然后计算缩放比例，并根据比例计算新的图像尺寸。最后，它使用OpenCV的resize()函数来执行缩放操作，并返回缩放后的图像。其中，参数inter表示缩放的插值方法，默认为cv2.INTER_AREA。