cv2.resize参数类型

cv2.resize函数的参数类型有以下几种：

1. src：要调整大小的输入图像。它可以是NumPy数组、PIL图像对象或者图像文件路径。

2. dsize：调整后的目标大小。它可以是包含两个元素的元组，表示目标图像的宽度和高度；或者是一个整数，表示目标图像的边长，这种情况下目标图像将保持原始图像的宽高比。

3. fx：水平方向上的缩放因子。如果dsize为None，则fx表示水平方向上的缩放比例。

4. fy：垂直方向上的缩放因子。如果dsize为None，则fy表示垂直方向上的缩放比例。

5. interpolation：插值方法，用于调整图像大小。常见的插值方法有cv2.INTER_NEAREST、cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_CUBIC等。

注意：src、dsize、fx和fy这四个参数至少要指定其中一个，否则函数将抛出异常。

相关问题

cv2.resize参数

在使用OpenCV中的cv2.resize函数时，可以传入以下参数：

1. src：要调整大小的输入图像，可以是numpy数组、PIL图像或其他类型。

2. dsize：输出图像的大小，可以是一个元组，例如（宽，高），或者使用整数标量来缩放原始图像。如果dsize为None，则根据scalefx和scalefy缩放图像。

3. fx：按比例缩放图像的宽度。如果fx为0，则根据dsize的高度和宽度调整比例。默认值为0。

4. fy：按比例缩放图像的高度。如果fy为0，则根据dsize的高度和宽度调整比例。默认值为0。

5. interpolation：用于调整图像大小的插值方法，可以是cv2.INTER_NEAREST，cv2.INTER_LINEAR，cv2.INTER_AREA，cv2.INTER_CUBIC或cv2.INTER_LANCZOS4之一。默认值为cv2.INTER_LINEAR。

6. dst：调整大小后的输出图像，如果提供了，则将结果复制到dst中，否则创建一个新的numpy数组。

7. borderMode：用于插值的边界模式，可以是cv2.BORDER_CONSTANT，cv2.BORDER_REPLICATE，cv2.BORDER_REFLECT或cv2.BORDER_WRAP之一。默认值为cv2.BORDER_CONSTANT。

8. borderValue：当边界模式为cv2.BORDER_CONSTANT时，可以指定边界填充的值。默认为0。

python实现cv2.resize

Python是一种广泛使用的编程语言，也是计算机视觉领域中应用广泛的一种语言。在Python中，使用OpenCV库可以很方便地实现图像处理和计算机视觉应用。

实现图像缩放是计算机视觉中常见的一种任务。在Python中，使用OpenCV库可以实现缩放操作，其中cv2.resize()函数就是用来实现图像缩放的。

cv2.resize()函数的第一个参数是需要处理的图像，第二个参数是输出图像的大小。输出图像的大小可以用元组表示，元组的元素表示新图像的宽度和高度。第三个参数是缩放类型，可以选择不同的缩放方式，例如缩放时保持宽高比cv2.INTER_AREA，拉伸cv2.INTER_LINEAR等。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用cv2.resize()函数实现图像大小调整：

import cv2

# 读入一张图片
img = cv2.imread('img.jpg')

# 获取图像宽高
height, width = img.shape[:2]

# 缩小一半
resized_img = cv2.resize(img, (width//2, height//2), interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 显示结果
cv2.imshow('resized', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先使用cv2.imread()函数读入一张图片，然后使用img.shape属性获取图片的宽度和高度信息。接着使用cv2.resize()函数将图片缩小一半，并使用cv2.imshow()函数显示调整后的结果。最后使用cv2.destroyAllWindows()关闭窗口。

总之，使用cv2.resize()函数可以方便地实现图像缩放，在计算机视觉领域中应用广泛。