Python OpenCV中的resize()函数的使用-6ren

Python OpenCV中的resize()函数的使用

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09

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改变图像大小意味着改变尺寸，无论是单独的高或宽，还是两者。也可以按比例调整图像大小.

这里将介绍resize()函数的语法及实例.

语法。

函数原型。

 
    ? 
   
         cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

参数:

。

参数	描述
src	【必需】原图像
dsize	【必需】输出图像所需大小
fx	【可选】沿水平轴的比例因子
fy	【可选】沿垂直轴的比例因子
interpolation	【可选】插值方式。

。

【可选】插值方式。

其中插值方式有很多种:

。

cv.inter_nearest	最近邻插值
cv.inter_linear	双线性插值
cv.inter_cubic	双线性插值
cv.inter_area	使用像素区域关系重新采样。它可能是图像抽取的首选方法，因为它可以提供无莫尔条纹的结果。但是当图像被缩放时，它类似于inter_nearest方法。

。

通常的，缩小使用cv.inter_area，放缩使用cv.inter_cubic(较慢)和cv.inter_linear(较快效果也不错)。默认情况下，所有的放缩都使用cv.inter_linear.

例子。

保留高宽比。

以下是我们将在其上进行实验的尺寸（149,200,4）（高度，宽度，通道数）的原始图像:

Python OpenCV中的resize()函数的使用

 
    ? 
   
         import 
         cv2 
        
         img  
         = 
         cv2.imread( 
         './pictures/python.png' 
         , cv2.imread_unchanged) 
        
         print 
         ( 
         'original dimensions : ' 
         ,img.shape) 
        
         scale_percent  
         = 
         60  
         # percent of original size 
        
         width  
         = 
         int 
         (img.shape[ 
         1 
         ]  
         * 
         scale_percent  
         / 
         100 
         ) 
        
         height  
         = 
         int 
         (img.shape[ 
         0 
         ]  
         * 
         scale_percent  
         / 
         100 
         ) 
        
         dim  
         = 
         (width, height) 
        
         # resize image 
        
         resized  
         = 
         cv2.resize(img, dim, interpolation  
         = 
         cv2.inter_area) 
        
         print 
         ( 
         'resized dimensions : ' 
         ,resized.shape) 
        
         cv2.imshow( 
         "resized image" 
         , resized) 
        
         cv2.waitkey( 
         0 
         ) 
        
         cv2.destroyallwindows()

结果:

original dimensions : (149, 200, 4) resized dimensions : (89, 120, 4) 。

Python OpenCV中的resize()函数的使用

调节scale_percent可以放大或缩小。需要准备shape先高再宽，参数是先宽再高.

还有一种方式，就是使用自带的参数fx和fy，更加方便.

 
    ? 
   
         import 
         cv2 
        
         img  
         = 
         cv2.imread( 
         "./pictures/python.png" 
         ) 
        
         print 
         ( 
         'original dimensions : ' 
         , img.shape) 
        
         resized  
         = 
         cv2.resize(img, none, fx 
         = 
         0.6 
         , fy 
         = 
         0.6 
         , interpolation 
         = 
         cv2.inter_area) 
        
         print 
         ( 
         'resized dimensions : ' 
         ,resized.shape) 
        
         cv2.imshow( 
         "resized_img" 
         , resized) 
        
         cv2.waitkey( 
         0 
         )

不保留高宽比。

例如，改变宽度，高度不变:

 
    ? 
   
         import 
         cv2 
        
         img  
         = 
         cv2.imread( 
         "./pictures/python.png" 
         ) 
        
         print 
         ( 
         'original dimensions : ' 
         ,img.shape) 
        
         width  
         = 
         440 
        
         height  
         = 
         img.shape[ 
         0 
         ]  
         # keep original height 
        
         dim  
         = 
         (width, height) 
        
         # resize image 
        
         resized  
         = 
         cv2.resize(img, dim, interpolation  
         = 
         cv2.inter_area) 
        
         print 
         ( 
         'resized dimensions : ' 
         ,resized.shape) 
        
         cv2.imshow( 
         "resized image" 
         , resized) 
        
         cv2.waitkey( 
         0 
         ) 
        
         cv2.destroyallwindows()

结果:

original dimensions : (149, 200, 4) resized dimensions : (149, 440, 4) 。

Python OpenCV中的resize()函数的使用

指定高和宽。

给定高和宽的像数值.

 
    ? 
   
         import 
         cv2 
        
         img  
         = 
         cv2.imread( 
         "./pictures/python.png" 
         ) 
        
         print 
         ( 
         'original dimensions : ' 
         ,img.shape) 
        
         width  
         = 
         350 
        
         height  
         = 
         450 
        
         dim  
         = 
         (width, height) 
        
         # resize image 
        
         resized  
         = 
         cv2.resize(img, dim, interpolation  
         = 
         cv2.inter_area) 
        
         print 
         ( 
         'resized dimensions : ' 
         ,resized.shape) 
        
         cv2.imshow( 
         "resized image" 
         , resized) 
        
         cv2.waitkey( 
         0 
         ) 
        
         cv2.destroyallwindows()

结果:

original dimensions : (149, 200, 4) resized dimensions : (450, 350, 4) 。

Python OpenCV中的resize()函数的使用

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://www.cnblogs.com/lfri/p/10596530.html 。

最后此篇关于Python OpenCV中的resize()函数的使用的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python OpenCV中的resize()函数的使用的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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