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<分区>
我正在将 python 脚本传输到 MATLAB 脚本中。 python 脚本中的一个步骤是使用 cv2.resize 函数将 256*256 RGB 图像调整为 40*40 RGB 图像，即
import cv2
img = cv2.imread('0.png')
img_40 = cv2.resize(img, (40, 40)) # img rescaled to 40*40
然后，我在 40*40 图像中打印 B channel 的一些像素值。
print img_40[0:10, 0:10, 0]
ans =
[[ 0 0 1 2 1 3 0 21 96 128]
[ 2 0 17 13 5 20 15 48 112 126]
[ 0 0 6 0 2 3 80 107 122 129]
[ 0 5 1 7 0 14 98 132 129 127]
[ 1 2 0 0 0 16 100 151 138 134]
[ 0 2 0 2 0 34 105 138 143 139]
[ 0 3 0 0 0 54 96 29 51 79]
[ 5 0 0 0 0 56 118 103 97 38]
[ 3 0 0 0 2 44 132 95 93 89]
[ 1 0 1 3 0 38 141 128 104 26]]
但是，当我使用 MATLAB imresize 函数时，我得到的结果略有不同。 PS:我已将 AntiAliasing 设置为 false，如前所述 here .
img = imread('0.png');
img_40 = imresize(img,[40,40],'bilinear','AntiAliasing',false);
img_40(1:10,1:10,3)
ans =
0 0 2 1 2 4 0 21 96 128
2 0 18 13 5 20 15 48 112 127
0 0 6 0 3 3 81 107 123 129
0 5 1 7 0 14 99 133 129 127
1 2 0 0 0 16 100 151 139 134
0 2 0 2 0 34 105 139 144 140
0 3 0 0 0 54 96 29 51 79
6 0 0 0 0 57 119 104 97 39
3 0 0 0 2 44 132 96 93 89
1 0 1 3 1 38 141 129 104 26
并提供测试图片0.png
期待任何对我有帮助的解释。
更新 - 2017 年 10 月 12 日
正如 Ander Biguri 在下面的评论中指出的那样，问题的原因可能是:插值给出了浮点值，但我正在使用 uint8 值，这可能会导致舍入错误。
并将图像矩阵转换为double类型，似乎是正确的。
使用 python cv2:
img = cv2.imread('0.png')
d_img = img.astype('float')
img_40 = cv2.resize(d_img, (40, 40)) # img rescaled to 40*40
print img_40[0:10, 0:10, 0]
ans =
[[ 3.00000000e-01 0.00000000e+00 1.40000000e+00 1.81000000e+00
1.61000000e+00 3.49000000e+00 0.00000000e+00 2.13500000e+01
9.62500000e+01 1.28080000e+02]
[ 2.00000000e+00 0.00000000e+00 1.75000000e+01 1.31900000e+01
4.87000000e+00 1.98900000e+01 1.52300000e+01 4.81500000e+01
1.12420000e+02 1.26630000e+02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 5.75000000e+00 0.00000000e+00
2.35000000e+00 2.80000000e+00 8.04000000e+01 1.06500000e+02
1.22300000e+02 1.28800000e+02]
[ 0.00000000e+00 5.28000000e+00 9.50000000e-01 7.19000000e+00
0.00000000e+00 1.40300000e+01 9.85100000e+01 1.32200000e+02
1.28990000e+02 1.27270000e+02]
[ 7.90000000e-01 2.40000000e+00 1.50000000e-01 7.00000000e-02
0.00000000e+00 1.65100000e+01 9.96300000e+01 1.50750000e+02
1.38440000e+02 1.34300000e+02]
[ 0.00000000e+00 2.13000000e+00 1.50000000e-01 1.90000000e+00
0.00000000e+00 3.42900000e+01 1.04730000e+02 1.38400000e+02
1.43560000e+02 1.39400000e+02]
[ 0.00000000e+00 2.70000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
0.00000000e+00 5.43700000e+01 9.57400000e+01 2.88500000e+01
5.05500000e+01 7.88600000e+01]
[ 5.55000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
1.50000000e-01 5.65500000e+01 1.18500000e+02 1.03000000e+02
9.73000000e+01 3.81000000e+01]
[ 3.30000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
1.84000000e+00 4.40700000e+01 1.32280000e+02 9.53000000e+01
9.27000000e+01 8.92400000e+01]
[ 1.40000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00 3.03000000e+00
7.00000000e-01 3.79900000e+01 1.40600000e+02 1.28600000e+02
1.04270000e+02 2.61200000e+01]]
使用 MATLAB:
img = imread('0.png');
d_img = single(img);
img_40 = imresize(d_img,[40,40],'bilinear','AntiAliasing',false);
img_40(1:10,1:10,3)
0.3000 0 1.4000 1.8100 1.6100 3.4900 0 21.3500 96.2500 128.0800
2.0000 0 17.5000 13.1900 4.8700 19.8900 15.2300 48.1500 112.4200 126.6300
0 0 5.7500 0 2.3500 2.8000 80.4000 106.5000 122.3000 128.8000
0 5.2800 0.9500 7.1900 0 14.0300 98.5100 132.2000 128.9900 127.2700
0.7900 2.4000 0.1500 0.0700 0 16.5100 99.6300 150.7500 138.4400 134.3000
0 2.1300 0.1500 1.9000 0 34.2900 104.7300 138.4000 143.5600 139.4000
0 2.7000 0 0 0 54.3700 95.7400 28.8500 50.5500 78.8600
5.5500 0 0 0 0.1500 56.5500 118.5000 103.0000 97.3000 38.1000
3.3000 0 0 0 1.8400 44.0700 132.2800 95.3000 92.7000 89.2400
1.4000 0 1.0000 3.0300 0.7000 37.9900 140.6000 128.6000 104.2700 26.1200
PS:问题的答案How to use Matlab's imresize in python使用 uint8 值时，不要提及由插值引起的舍入误差。
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