改變圖像大小意味著改變尺寸，無(wú)論是單獨(dú)的高或?qū)?#xff0c;還是兩者。也可以按比例調(diào)整圖像大小。

這里將介紹resize()函數(shù)的語(yǔ)法及實(shí)例。

語(yǔ)法

函數(shù)原型

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

參數(shù)：

參數(shù)

描述

src

【必需】原圖像

dsize

【必需】輸出圖像所需大小

fx

【可選】沿水平軸的比例因子

fy

【可選】沿垂直軸的比例因子

interpolation

【可選】插值方式

【可選】插值方式

其中插值方式有很多種：

cv.INTER_NEAREST

最近鄰插值

cv.INTER_LINEAR

雙線性插值

cv.INTER_CUBIC

雙線性插值

cv.INTER_AREA

使用像素區(qū)域關(guān)系重新采樣。它可能是圖像抽取的首選方法，因?yàn)樗梢蕴峁o(wú)莫爾條紋的結(jié)果。但是當(dāng)圖像被縮放時(shí)，它類似于INTER_NEAREST方法。

通常的，縮小使用cv.INTER_AREA，放縮使用cv.INTER_CUBIC(較慢)和cv.INTER_LINEAR(較快效果也不錯(cuò))。默認(rèn)情況下，所有的放縮都使用cv.INTER_LINEAR。

例子

保留高寬比

以下是我們將在其上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的尺寸(149,200,4)(高度，寬度，通道數(shù))的原始圖像：

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()

結(jié)果：

Original Dimensions : (149, 200, 4)

Resized Dimensions : (89, 120, 4)

調(diào)節(jié)scale_percent可以放大或縮小。需要準(zhǔn)備shape先高再寬，參數(shù)是先寬再高。

還有一種方式，就是使用自帶的參數(shù)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)

不保留高寬比

例如，改變寬度，高度不變：

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()

結(jié)果：

Original Dimensions : (149, 200, 4)

Resized Dimensions : (149, 440, 4)

指定高和寬

給定高和寬的像數(shù)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()

結(jié)果：

Original Dimensions : (149, 200, 4)

Resized Dimensions : (450, 350, 4)

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持找一找教程網(wǎng)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python opencv resize函数_Python OpenCV中的resize()函数的使用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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