python中cv2.resize函数怎么用

cv2.resize()函数用于调整图像的尺寸。它接受两个参数：原始图像和目标尺寸。以下是使用cv2.resize()函数的示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 缩放图像到指定尺寸
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

# 显示缩放后的图像
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我们首先使用cv2.imread()函数读取图像。然后，我们使用cv2.resize()函数将图像缩放到指定的新宽度和高度。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示缩放后的图像，并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()函数等待用户按下任意键关闭窗口。

请注意，cv2.resize()函数的第二个参数是一个元组，其中包含目标图像的宽度和高度。如果只提供一个整数作为参数，则图像将按比例缩放。

相关问题

python cv2.resize函数

### 回答1：
Python中的cv2.resize函数是OpenCV库中的一个图像处理函数，用于调整图像的大小。该函数可以将图像缩小或放大到指定的大小，并且可以选择不同的插值方法来处理图像的像素值。常用的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。使用cv2.resize函数可以方便地对图像进行尺寸调整，以满足不同的应用需求。

### 回答2：
cv2.resize函数是OpenCV库中用于图像尺寸调整的函数。它可以根据设定的尺寸大小和插值方法，对图像进行缩放或放大。

使用cv2.resize函数需要传入三个参数：原始图像、目标尺寸和插值方法。原始图像可以是灰度图像或彩色图像，目标尺寸可以是一个指定的具体尺寸值，也可以是一个缩放比例；插值方法包括简单的最近邻插值、双线性插值和双三次插值。

当目标尺寸是具体的数值时，cv2.resize函数会按照给定的尺寸进行缩放或放大操作。如果目标尺寸是一个比例值，例如0.5，那么图像的宽和高都会根据该比例进行缩放。当尺寸值大于1时，图像会放大；当尺寸值小于1时，图像会缩小。

在进行尺寸调整时，根据插值方法的不同，会产生不同的效果。最近邻插值会将目标像素点的值等同于最近的源像素点的值，这样会导致图像的锯齿边缘。双线性插值会计算目标像素点的值，根据其周围的源像素点进行加权平均，从而使得图像平滑。双三次插值会在双线性插值的基础上进行更精确的计算，可以得到更细腻的图像。

总之，cv2.resize函数是一个方便的图像尺寸调整函数，通过设置目标尺寸和插值方法，可以对图像进行不同程度的缩放或放大操作，从而满足不同需求。

### 回答3：
python中的cv2.resize函数是OpenCV库中的一个函数，用于改变图像的大小。

该函数的语法结构为：

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

参数说明：
- src：要进行尺寸调整的原始图像。
- dsize：目标图像的尺寸，可以是元组也可以是整数。
- dst：输出图像，可选的参数。
- fx：水平方向上的缩放比例。
- fy：垂直方向上的缩放比例。
- interpolation：插值方法，用于调整图像大小，默认为线性插值。

cv2.resize函数的功能是将原始图像src调整为指定的尺寸dsize。可以通过设置参数fx和fy来指定水平和垂直方向上的缩放比例，如果只设置一个参数，则另一个参数会根据图像的长宽比例自动缩放。也可以直接指定目标图像的尺寸，即使用元组来设置dsize参数。

该函数还可以通过指定interpolation参数来选择插值方法。插值方法决定了如何根据源图像的像素值来计算目标图像的像素值。常用的插值方法有线性插值、最近邻插值、双线性插值和三次样条插值等。

cv2.resize函数的返回值是调整后的图像。如果指定了dst参数，则函数将直接将调整后的图像存储到该参数指定的数组中。如果没有指定dst参数，则函数会创建一个新的输出图像数组并返回。

综上所述，cv2.resize函数是一个非常实用的函数，可在处理图像时灵活调整图像的大小，以便满足不同的需求。

python中cv2.resize

在Python中，使用OpenCV库的cv2.resize函数可以用来调整图像的大小。根据不同的需求，可以使用两种不同的方法来调整图像的大小。

第一种方法是使用参数dsize。首先，使用cv2.imread函数读取图像，并使用img.shape获取图像的高度和宽度。然后，通过将原始图像的尺寸除以2来计算新图像的尺寸。接下来，使用cv2.resize函数来调整图像的大小，参数为原始图像、新图像的尺寸和插值方式。最后，可以使用cv2.imshow函数显示调整后的图像，并使用cv2.imwrite函数保存调整后的图像。具体的代码如下：

import cv2
img = cv2.imread('image1.jpg') # 读图
print(img.shape) # 输出为（450，600，3）(高，宽，通道数）
height, width = img.shape[:2 # 获取原图像的水平方向尺寸和垂直方向尺寸。
res = cv2.resize(img, (width//2, height//2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # dsize=（2*width,2*height）
cv2.imshow('res', res)
cv2.imwrite('output.jpg', res)

第二种方法是使用参数fx和fy。同样地，首先使用cv2.imread函数读取图像，并使用img.shape获取图像的尺寸。然后，通过将原始图像的尺寸乘以比例因子来计算新图像的尺寸。接下来，使用cv2.resize函数来调整图像的大小，参数为原始图像、新图像的尺寸和插值方式。最后，可以使用cv2.imshow函数显示调整后的图像，并使用cv2.imwrite函数保存调整后的图像。具体的代码如下：

import cv2
img = cv2.imread('image1.jpg') # 读图
height, width = img.shape[:2 # 获取原图像的水平方向尺寸和垂直方向尺寸。
res = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 比例因子：fx=2, fy=2
cv2.imshow('res', res)
cv2.imwrite('output2.jpg', res)

关于cv2.resize函数的更多理解以及插值法的使用，可以参考OpenCV官方文档中的相关说明。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用Python里的cv2(opencv)改变图片大小【同时也是cv2.resize的学习】](https://blog.csdn.net/kht123kht/article/details/113917347)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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