np.resize和cv2.resize

np.resize和cv2.resize都是用于改变图像大小的函数，但是它们的实现方式不同。

np.resize是numpy库中的函数，可以用于改变数组的大小。当原数组的大小与目标大小不同时，np.resize会自动重复或删除原数组中的元素来达到目标大小。在图像处理中，可以使用np.resize来对图像进行缩放，但是由于它是通过重复或删除元素来实现的，因此可能会导致图像失真。

cv2.resize是OpenCV库中的函数，可以用于对图像进行缩放。它支持多种插值方法，如最近邻插值、双线性插值、双三次插值等，可以根据需要选择不同的插值方法来保证图像质量。相比于np.resize，cv2.resize更适合用于图像处理。

相关问题

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：

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：

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。

python手写cv2.resize

cv2.resize()是OpenCV库中用于调整图像大小的函数。它可以通过手写代码来实现，以下是一个简单的示例：

import numpy as np

def resize(image, new_size):
    # 获取原始图像的尺寸
    height, width = image.shape[:2]
    new_height, new_width = new_size

    # 计算宽高缩放比例
    scale_x = new_width / width
    scale_y = new_height / height

    # 创建一个新的空白图像
    resized_image = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8)

    # 遍历新图像的每个像素
    for y in range(new_height):
        for x in range(new_width):
            # 计算原始图像中对应的坐标
            src_x = int(x / scale_x)
            src_y = int(y / scale_y)

            # 将原始图像的像素值赋给新图像
            resized_image[y, x] = image[src_y, src_x]

    return resized_image

这个函数接受两个参数：原始图像和目标尺寸。它首先计算宽高缩放比例，然后创建一个新的空白图像。接下来，它遍历新图像的每个像素，并根据缩放比例计算出对应的原始图像坐标，将原始图像的像素值赋给新图像。最后，返回调整大小后的图像。

请注意，这只是一个简单的手写示例，实际使用中可能需要考虑更多的细节和优化。另外，OpenCV库本身已经提供了cv2.resize()函数，可以直接使用该函数进行图像大小调整。