SciPy库的“ndimage”模块中的“zoom”函数

用于对图像进行缩放操作。该函数可以将图像按指定的尺寸进行放大或缩小，并可以指定插值方法进行图像重构。

函数的语法如下：

scipy.ndimage.zoom(input, zoom, output=None, order=3, mode='constant', cval=0.0, prefilter=True)

参数说明：

- `input`：待缩放的图像；
- `zoom`：尺度因子，可以是一个浮点数、一个数组或一个元组。如果是浮点数，则表示按比例缩放。如果是数组或元组，则分别表示在每个维度上的缩放因子；
- `output`：输出图像的大小，可以是一个整数、一个数组或一个元组。如果是整数，则表示输出图像的宽和高相等。如果是数组或元组，则分别表示输出图像在每个维度上的大小；
- `order`：插值方式，可以是0、1、2、3或4，分别表示最近邻插值、双线性插值、三次样条插值、四次样条插值或零阶反卷积插值。默认为3；
- `mode`：边界处理方式，可以是`constant`、`nearest`、`reflect`或`wrap`。默认为`constant`；
- `cval`：当`mode`为`constant`时，用于填充边界的常数值。默认为0；
- `prefilter`：是否进行预滤波。默认为True，表示进行预滤波。

示例：

import numpy as np
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个10x10的图像
img = np.zeros((10,10))
# 在图像中心创建一个半径为3的圆形区域
img[4:7,4:7] = 1
# 缩小图像
img_zoomed = ndimage.zoom(img, 0.5)
# 显示原始图像和缩小后的图像
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(img_zoomed, cmap='gray')
plt.title('Zoomed Image')
plt.show()

运行结果如下：