python-opencv的图片怎么缩放比例

在Python中，使用OpenCV库可以很方便地进行图像缩放操作。缩放图像可以使用cv2.resize()函数完成，该函数需要传入原始图像、目标图像大小和缩放比例等参数。以下是一个简单的例子：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 获取原始图像大小
height, width, channels = img.shape

# 设置缩放比例
scale = 0.5

# 计算目标图像大小
new_height = int(height * scale)
new_width = int(width * scale)

# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

# 显示原始图像和缩放后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们将原始图像缩小到50%的比例。可以根据需要调整缩放比例和目标图像大小。

相关问题

python-opencv 缩小图片尺寸失真

### 如何在使用 Python OpenCV 缩放图像时避免失真

为了减少缩放过程中产生的失真现象，在使用Python和OpenCV进行图像缩小时，可以选择更合适的插值方法而不是默认的最近邻插值法。最临近插值虽然简单快速但是容易造成明显的质量下降[^4]。

对于缩小操作来说，推荐采用`cv2.INTER_AREA`插值方式，这种方式能够更好地保持原有图像的质量并降低锯齿效应的影响。下面是一个具体实现的例子：

import cv2

def resize_image(input_path, output_path, width=None, height=None, interpolation=cv2.INTER_AREA):
    image = cv2.imread(input_path)
    
    # 获取原始尺寸
    (h, w) = image.shape[:2]

    # 如果既没有指定宽度也没有指定高度则返回原图
    if width is None and height is None:
        return image
    
    # 只指定了宽度的情况下按比例调整高度
    elif width is not None and height is None:
        ratio = width / float(w)
        dim = (width, int(h * ratio))
    
    # 只指定了高度的情况同理
    elif height is not None and width is None:
        ratio = height / float(h)
        dim = (int(w * ratio), height)

    resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=interpolation)
    
    # 显示结果（可选）
    cv2.imshow("Resized Image", resized)
    cv2.waitKey(0)
    
    # 保存文件
    cv2.imwrite(output_path, resized)

# 调用函数实例化
resize_image('input.jpg', 'output.jpg', width=800)

这段代码定义了一个名为`resize_image`的功能函数，该函数接收输入图片路径、输出图片路径以及其他几个参数用于控制最终得到的新尺寸，并且允许用户自定义使用的插值算法，默认设置为`INTER_AREA`以优化缩小过程中的画质表现[^5]。

python中opencv按比例缩放图片

要按比例缩放图片，可以使用cv2.resize()函数，并将缩放比例作为参数传递给函数。

下面是一个示例代码：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 获取原始图像的宽度和高度
height, width = img.shape[:2]

# 设置缩放比例
scale_percent = 50

# 计算缩放后的新宽度和高度
new_width = int(width * scale_percent / 100)
new_height = int(height * scale_percent / 100)

# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 显示原始图像和缩放后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)

# 等待用户按下任意键退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先加载了一张图像，并获取图像的宽度和高度。然后设置了缩放比例为50%，并计算出了缩放后的新宽度和高度。最后使用cv2.resize()函数缩放了图像，并使用cv2.imshow()函数显示原始图像和缩放后的图像。