python - 给定目标大小，如何在保持宽高比的同时在 python 中调整图像大小？

Question

首先，我觉得这是一个愚蠢的问题，对此感到抱歉。目前，我发现计算最佳比例因子(目标像素数的最佳宽度和高度，同时保持纵横比)的最准确方法是遍历并选择最佳方法，但是必须有更好的方法来执行此操作。

一个例子:

import cv2, numpy as np
img = cv2.imread("arnold.jpg")

img.shape[1] # e.g. width  = 700
img.shape[0] # e.g. height = 979

# e.g. Total  pixels : 685,300

TARGET_PIXELS = 100000
MAX_FACTOR    = 0.9
STEP_FACTOR   = 0.001
iter_factor   = STEP_FACTOR
results       = dict()

while iter_factor < MAX_RATIO:
     img2 = cv2.resize(img, (0,0), fx=iter_factor, fy=iter_factor)
     results[img2.shape[0]*img2.shape[1]] = iter_factor
     iter_factor += step_factor

best_pixels = min(results, key=lambda x:abs(x-TARGET_PIXELS))
best_ratio  = results[best_pixels]

print best_pixels # e.g. 99750
print best_ratio  # e.g. 0.208

我知道上面的代码中可能存在一些错误，即没有检查现有 key 的结果字典，但我更关心的是一种不同的方法，我无法弄清楚正在研究拉格朗日优化但是对于一个简单的问题似乎也很复杂。有什么想法吗？

** 回答后编辑 **

如果有人对答案感兴趣，将提供代码

import math, cv2, numpy as np

# load up an image
img = cv2.imread("arnold.jpg")

TARGET_PIXEL_AREA = 100000.0

ratio = float(img.shape[1]) / float(img.shape[0])
new_h = int(math.sqrt(TARGET_PIXEL_AREA / ratio) + 0.5)
new_w = int((new_h * ratio) + 0.5)

img2 = cv2.resize(img, (new_w,new_h))

Answer 1

这是我的方法，

aspectRatio = currentWidth / currentHeight
heigth * width = area

所以，

height * (height * aspectRatio) = area
height² = area / aspectRatio
height = sqrt(area / aspectRatio)

此时我们知道目标高度和width = height * aspectRatio。

例如:

area = 100 000
height = sqrt(100 000 / (700/979)) = 373.974
width = 373.974 * (700/979) = 267.397