image - 如何使用 imageio 调整图像大小？

Question

考虑一张图片 img类型 imageio.core.util.Array .img的形状是 (256, 256, 3) .我想将其调整为 (128, 128, 3) .
我至少尝试了以下三个:

img.resize(img_res, pilmode="RGB")

img.resize(img_res)

img = cv2.resize(img, self.img_res)

这里 img_res = (128, 128) .
他们没有一个工作得很好。如何将我的图像调整到所需的大小？

Answer 1

根据documentation on imageio.core.util.Array , Array是“np.ndarray [...] 的子类”。因此，当调用 resize 时关于一些 img类型 Array , 实际调用转到 np.ndarray.resize – 其中不是 np.resize !这在这里很重要。
来自 np.ndarray.resize 的文档:

Raises:

ValueError

If a does not own its own data [...]

这就是为什么，一些代码像

import imageio

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img.resize((128, 128))

会以这种方式失败:

Traceback (most recent call last):
    img.resize((128, 128))
ValueError: cannot resize this array: it does not own its data

该错误似乎与 Array 有关类，因为以下代码也失败并显示相同的错误消息:

from imageio.core.util import Array
import numpy as np

img = Array(np.zeros((200, 200, 3), np.uint8))
img.resize((128, 128))

显然， Array类只存储一些不能直接访问的 NumPy 数组的 View ，也许是一些内部内存缓冲区!？
现在，让我们看看可能的解决方法:
实际上，使用 np.resize喜欢

import imageio
import numpy as np

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = np.resize(img, (128, 128, 3))

不是一个好的选择，因为 np.resize并非旨在正确调整图像大小。所以，结果是扭曲的。
使用 OpenCV 对我来说很好用:

import cv2
import imageio

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = cv2.resize(img, (128, 128))

请记住，OpenCV 使用 BGR 排序，而 imageio 使用 RGB 排序——这在使用 cv2.imshow 时也很重要。例如。
使用 Pillow 也没有问题:

import imageio
from PIL import Image

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = Image.fromarray(img).resize((128, 128))

最后，还有 skimage.transform.resize :

import imageio
from skimage.transform import resize

img = imageio.imread('path/tp/your/image.png')
img = resize(img, (128, 128))

选择最适合您需求的一款!

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System information
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Platform:      Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:        3.8.5
imageio:       2.9.0
NumPy:         1.19.5
OpenCV:        4.5.1
Pillow:        8.1.0
scikit-image:  0.18.1
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