根据cv2.resize的源码分析,用python语言实现

时间: 2023-08-10 17:43:53 浏览: 38
好的,根据cv2.resize的源码分析,以下是用Python语言实现的示例代码: ```python import numpy as np def resize(src, dsize=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): # 获取原始图像的行数和列数 h, w = src.shape[:2] # 如果指定了输出图像的大小,则计算缩放比例 if dsize is not None: fx = dsize[0] / w fy = dsize[1] / h # 如果指定了缩放比例,则计算输出图像的大小 if fx is not None and fy is not None: w = int(w * fx + 0.5) h = int(h * fy + 0.5) # 创建输出图像 dst = np.zeros((h, w, src.shape[2]), dtype=src.dtype) # 根据指定的插值方法进行缩放 if interpolation == cv2.INTER_NEAREST: for i in range(h): for j in range(w): x = int(j / fx + 0.5) y = int(i / fy + 0.5) dst[i, j] = src[y, x] elif interpolation == cv2.INTER_LINEAR: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) y1 = int(y) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 dst[i, j] = (1 - dx) * (1 - dy) * src[y1, x1] + dx * (1 - dy) * src[y1, x2] + (1 - dx) * dy * src[y2, x1] + dx * dy * src[y2, x2] elif interpolation == cv2.INTER_AREA: for i in range(h): for j in range(w): x1 = int(j / fx) y1 = int(i / fy) x2 = min(x1 + 1, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 1, src.shape[0] - 1) dst[i, j] = np.mean(src[y1:y2+1, x1:x2+1], axis=(0, 1)) elif interpolation == cv2.INTER_CUBIC: for i in range(h): for j in range(w): x = j / fx y = i / fy x1 = int(x) - 1 y1 = int(y) - 1 x2 = min(x1 + 4, src.shape[1] - 1) y2 = min(y1 + 4, src.shape[0] - 1) dx = x - x1 dy = y - y1 A = np.array([[1, x1, x1**2, x1**3], [1, x2, x2**2, x2**3], [0, 1, 2*x1, 3*x1**2], [0, 1, 2*x2, 3*x2**2]]) b = np.array([src[y1, x1], src[y2, x2], (src[y1, x2] - src[y1, x1]) / (x2 - x1), (src[y2, x2] - src[y2, x1]) / (x2 - x1)]) c = np.linalg.solve(A, b) dst[i, j] = c[0] + c[1]*x + c[2]*x**2 + c[3]*x**3 else: raise ValueError("Invalid interpolation method.") return dst ``` 需要注意的是,上述代码中的cv2.INTER_NEAREST、cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_AREA和cv2.INTER_CUBIC都是cv2库中定义好的插值方法,在运行代码前应先导入cv2库。

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