python resize重置大小

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

参数说明:

src - 原图

dst - 目标图像。当参数dsize不为0时,dst的大小为size;否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定。dst的类型(type)和src图像相同

dsize - 目标图像大小。当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出:

python resize重置大小

所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0

fx - 水平轴上的比例因子。当它为0时,计算公式如下:

python resize重置大小

fy - 垂直轴上的比例因子。当它为0时,计算公式如下:

python resize重置大小

 

interpolation - 插值方法。共有5种:

1)INTER_NEAREST - 最近邻插值法

2)INTER_LINEAR - 双线性插值法(默认)

3)INTER_AREA - 基于局部像素的重采样(resampling using pixel area relation)。对于图像抽取(image decimation)来说,这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时,它和最近邻法的效果类似。

4)INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法

5)INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

 

 

 

Python:

参考:python opencv 图像尺寸变换 - http://www.xuebuyuan.com/1971769.html

#!/usr/bin/env python  

#-*- coding: utf-8 -*-  

  

""" 

重设图像大小。 

缩小图像,比例为(0.3, 0.5) 

放大图像,比例为(1.6, 1.2) 

"""  

  

__author__ = 'zj'  
  

import cv2  
import os  

if __name__ == '__main__':  
    img = cv2.imread("lena.jpg", -1)  
    if img == None:  
        print "Error: could not load image"  
        os._exit(0)  

    height, width = img.shape[:2]  

    # 缩小图像  
    size = (int(width*0.3), int(height*0.5))  
    shrink = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)  
   
    # 放大图像  
    fx = 1.6  
    fy = 1.2  
    enlarge = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  

    # 显示  
    cv2.imshow("src", img)  
    cv2.imshow("shrink", shrink)  
    cv2.imshow("enlarge", enlarge)  
    cv2.waitKey(0)  

python resize重置大小

 

https://blog.csdn.net/cnnmena/article/details/79613531

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