Python OpenCV 图像缩放 cv2.resize 方法
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本篇博客只学习一个方法,cv2.resize 即图像缩放。
取经之旅第 9 天
- 铺垫知识
- resize 方法格式与参数
- 程序的实现
- 最后一个参数 interpolation
- OpenCV 尾声
铺垫知识
在检索图像缩放的相关知识点时,找到了一个相关算法,名字叫做插值算法,具体涉及 最近邻插值算法
,双线性插值算法
等其它内容。
细看了一下,在学习的第 9 天就去涉及,实在不够明智,故略过本部分理论知识,直接使用 OpenCV 里面 resize 方法实现插值算法。
resize 方法格式与参数
resize 方法可以实现图像大小变换,包含缩放,默认的方法是刚才提及的 双线性插值算法
。
方法定义如下:
dst = cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)
参数说明:
- src:输入图像
- dsize:输出图像的大小。如果该参数为 0,表示缩放之后的大小需要通过公式计算,
dsize = Size(round(fx*src.cols),round(fy*src.rows))
。其中fx
与fy
是图像 Width 方向和 Height 方向的缩放比例。 - fx:Width 方向的缩放比例,如果是 0,按照
dsize * width/src.cols
计算 - fy:Height 方向的缩放比例,如果是 0,按照
dsize * height/src.rows
计算 - interpolation:插值算法类型,或者叫做插值方式,默认为双线性插值
方法返回结果 dst 表示输出图像。
程序的实现
以下案例先将 dsize 设置为 None,在将 fx
与 fy
设置为 0.5
。
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('9.jpg')# 缩放比例:fx=0.5,fy=0.5
dst = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('dst', dst)cv2.waitKey(0)
上述方法比较简单,直接通过缩放比例即可实现,你还可以先获取图片的原始尺寸,然后在进行比例上的调整。
import cv2img = cv2.imread('9.jpg')# 获取原图像的水平方向尺寸和垂直方向尺寸
height, width = img.shape[:2]
# dsize=(0.5*width,0.5*height)
dst = cv2.resize(img, (int(0.6 * width), int(0.5 * height)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)
上述代码与刚才的运行结果一致,此时,你已经掌握了 OpenCV 缩放图像最简单的形式了,并不需要现在就学会插值算法。
顺带一提,如果你不太想用现成的 resize 方法,想自己实现一下双线性插值算法,可以参考下述这篇文章。
https://altli.blog.csdn.net/article/details/109633710
最后一个参数 interpolation
interpolation 表示插值方式,有以下取值。
- INTER_NEAREST:最近邻插值
- INTER_LINEAR:线性插值(默认)
- INTER_AREA:区域插值
- INTER_CUBIC:三次样条插值
- INTER_LANCZOS4:Lanczos 插值
缩小时推荐使用 cv2.INTER_AREA
扩展放大时推荐使用 cv2.INTER_CUBIC 和 cv2.INTER_LINEAR,前者比后者运行速度慢。
以上值都可以自行设置,查看不同的效果。
OpenCV 尾声
1 个小时又过去了,对 Python OpenCV 相关的知识点,你掌握了吗?
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