resize resample

调整大小和重采样是在图像处理中常见的操作。

调整大小是指通过增加或减少像素数量来改变图像的尺寸。例如，将一个800x600像素的图像调整为400x300像素。调整大小可以使图像适应特定的显示设备或满足特定的尺寸要求。调整大小时，图像的宽度和高度会相应改变，但是图像的内容和比例可能会受到影响。

重采样是在调整大小的同时重新计算图像中的像素值。重采样是根据新的像素格子，重新计算图像中的像素值，从而实现图像大小的更改。在重采样过程中，像素值之间的差异会被填充或插值，以保持图像的平滑和连续性。常见的插值算法包括邻近插值、双线性插值和双三次插值等。

这两种操作经常一起使用，一方面调整图像的尺寸，另一方面确保图像的质量和细节不会因调整大小而丢失。通过适当的调整大小和重采样方法，可以在不失真的情况下改变图像的大小，并且在不同的应用中获得所需的效果和质量。

相关问题

img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC)

这行代码是使用 PIL 库对图像进行缩放操作。具体来说，img_pil 是一个 PIL 图像对象，img_resize 是一个缩放后的 PIL 图像对象。resize() 函数是 PIL 库中用于图像缩放的函数，其参数是一个元组 (w_resize, h_resize)，表示缩放后的图像大小，另外还可以指定 resample 参数来指定缩放时的插值算法，默认值为 BICUBIC。

需要注意的是，缩放操作可能会导致图像的失真或模糊，因此在进行缩放操作时需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的缩放大小和插值算法。常用的插值算法包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值等，其中双三次插值（BICUBIC）是最常用的插值算法之一，可以在保持图像平滑的同时，减少失真和锯齿等现象。

def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np

这段代码实现了一个神经网络模型对输入的图片进行分割（Semantic Segmentation），返回每个像素点所属的类别。具体来说，该方法的输入是一张图片（img），包含了该图片的高度（h_ori）和宽度（w_ori）。该方法首先将图片进行缩放以符合模型的输入要求（h_resize和w_resize），然后将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内。接下来，将归一化后的图片转换为模型的输入格式（[1, 1, h, w]），并进行推理，得到模型的输出（output）。然后，将输出进行 softmax 操作，并将每个像素点归类为概率最大的类别。最后，将归类后的结果进行缩放以符合原始图片的大小（h_ori和w_ori），并将其转换为 numpy 数组的形式，作为该方法的返回值（mask_np）。