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Python----计算机视觉处理（Opencv：图像缩放）

article 2025/3/18 20:30:13

图像缩放

与图像旋转里的缩放的原理一样，图像缩放的原理也是根据需要将原图像的像素数量增加或减少，并通过插值算法来计算新像素的像素值。

导入模块

import cv2

输入图像

img=cv2.imread('lena.png')

图像缩放

img_size=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

或

img_size=cv2.resize(img,(200,200),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

输出图像

cv2.imshow('img_resize',img_size)
cv2.waitKey(0)

完整代码

import cv2

img=cv2.imread('lena.png')

# dsize和fx、fy不能同时使用，如果同时出现，会以dsize的标准进行缩放
# 如果想要使用resize函数，就必须填入两个参数:src和dsize
# 如果不想使用dsize，赋为None就行。
img_size=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow('img_resize',img_size)
cv2.waitKey(0)

库函数

resize()

	cv.resize(	src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]	) ->	dst

方法	描述
src	输入图像
dst	输出图像
dsize	输出图像;它具有大小 dsize（当它不为零时）或从 src.size（）、fx 和 fy 计算的大小;DST 的类型与 src 的类型相同。
fx	沿水平轴的比例因子;当它等于 0 时，它被计算为
fy	沿纵轴的比例因子;当它等于 0 时，它被计算为
interpolation	插值方法参见 InterpolationFlags

flags	插值方法
INTER_NEAREST Python：cv.INTER_NEAREST	最近邻插值
INTER_LINEAR Python：cv.INTER_LINEAR	双线性插值
INTER_CUBIC Python：cv.INTER_CUBIC	双三次插值
INTER_AREA Python：cv.INTER_AREA	使用像素区域关系重新采样。这可能是图像抽取的首选方法，因为它可以获得无摩尔纹的结果。但是当图像缩放时，它类似于 INTER_NEAREST 方法。
INTER_LANCZOS4 Python：cv.INTER_LANCZOS4	8x8 邻域上的 Lanczos 插值
INTER_LINEAR_EXACT Python：cv.INTER_LINEAR_EXACT	位精确双线性插值
INTER_NEAREST_EXACT Python：cv.INTER_NEAREST_EXACT	位精确最近邻插值。这将产生与 PIL 、 scikit-image 或 Matlab 中的最近邻方法相同的结果。
INTER_MAX Python：cv.INTER_MAX	插值代码的掩码
WARP_FILL_OUTLIERS Python：cv.WARP_FILL_OUTLIERS	标志，填充所有目标图像像素。如果其中一些对应于源图像中的异常值，则它们将设置为零
WARP_INVERSE_MAP Python：cv.WARP_INVERSE_MAP	标志，逆变换例如，linearPolar 或 logPolar 变换： flag 未设置：dst(ρ,φ)=src(x,y) flag 的dst(x,y)=src(ρ,φ)
WARP_RELATIVE_MAP Python：cv.WARP_RELATIVE_MAP

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原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_64110589/article/details/146058639
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