重新縮放操作按給定的縮放因子調(diào)整圖像的大小。 比例因子可以是單個浮點值，也可以是多個值-沿每個軸一個。

調(diào)整大小具有相同的目的，但是允許指定輸出圖像形狀而不是縮放因子。

請注意，在對圖像進行下采樣時，調(diào)整大小和縮放比例應(yīng)執(zhí)行高斯平滑處理以避免混疊偽影。 請參閱這些函數(shù)的anti_aliasing和anti_aliasing_sigma參數(shù)。

降級的目的是使用整數(shù)因子對n維圖像進行下采樣，該整數(shù)因子使用大小因子的每個塊的元素上的局部平均值作為函數(shù)參數(shù)給出。

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import matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import data, color from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_meanimage = color.rgb2gray(data.astronaut())image_rescaled = rescale(image, 0.25, anti_aliasing=False) image_resized = resize(image, (image.shape[0] // 4, image.shape[1] // 4),anti_aliasing=True) image_downscaled = downscale_local_mean(image, (4, 3))fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)ax = axes.ravel()ax[0].imshow(image, cmap='gray') ax[0].set_title("Original image")ax[1].imshow(image_rescaled, cmap='gray') ax[1].set_title("Rescaled image (aliasing)")ax[2].imshow(image_resized, cmap='gray') ax[2].set_title("Resized image (no aliasing)")ax[3].imshow(image_downscaled, cmap='gray') ax[3].set_title("Downscaled image (no aliasing)")ax[0].set_xlim(0, 512) ax[0].set_ylim(512, 0) plt.tight_layout() plt.show()

歡迎關(guān)注公眾號：算法工程師的學(xué)習日志，獲取算法工程師的學(xué)習資料

總結(jié)

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