OpenCV教程-OpenCV调整图像大小

整理：python技术迷

有时，转换加载的图像是必要的。在图像处理中，我们需要调整图像的大小以执行特定操作。图像通常存储在Numpy ndarray（数组）中。使用 ndarray.shape 可以获取图像的维度。我们可以通过使用维度变量的索引位置获取每个像素的宽度、高度和通道数。

示例：1

import cv2  img = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\cat.jpeg', 1)  scale = 60  width = int(img.shape[1] * scale / 100)  height = int(img.shape[0] * scale / 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()

Resized Dimensions : (199, 300, 3)

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

参数:

• src - 输入图像（必需）。

• dsize - 输出图像的期望大小（必需）。

• fx - 沿水平轴的比例因子（可选）。

• fy - 沿垂直轴的比例因子。

• 插值（可选）-此标志使用以下方法：

• INTER_NEAREST - 最近邻插值 INTER_AREA - 使用像素面积关系重新采样。当我们尝试进行图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。

• INTER_CUBIC - 在4×4像素邻域上的双三次插值。

• INTER_LANCOZS4 - 在8×8像素邻域上的Lanczos插值。

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调整图像大小的示例

有多种方法可以调整图像的大小。以下是执行调整操作的一些示例：

1.保留纵横比（保持图像的高宽比）

• 缩小（减小图像的大小）

• 放大（增加图像的大小）

2.不保留纵横比

• 仅调整宽度

• 仅调整高度

3.调整指定的宽度和高度

保留纵横比

• 使用 resize() 进行缩小

import cv2  img = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\cat.jpeg', 1)  print('Original Dimensions : ', img.shape)  scale = 60  # percent of original size  width = int(img.shape[1] * scale / 100)  height = int(img.shape[0] * scale / 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()

Original Dimensions :  (332, 500, 3)Resized Dimensions :  (199, 300, 3)

在上面的示例中，scale_per 变量保存了需要缩放的图像百分比。使用此值与原始图像的维度一起，计算输出图像的宽度和高度。

• 使用 resize() 进行放大

import cv2  img = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\cat.jpeg', 1)  print('Original Dimensions : ', img.shape)  scale = 150  # percent of original size  width = int(img.shape[1] * scale / 100)  height = int(img.shape[0] * scale / 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()

Original Dimensions :  (332, 500, 3)Resized Dimensions :  (398, 600, 3)

不保留纵横比

• 仅调整宽度

import cv2  img = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\cat.jpeg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)  print('Original Dimensions : ', img.shape)  width = img.shape[1]  # keep original width  height = 440   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()

Original Dimensions :  (332, 500, 3)Resized Dimensions :  (440, 500, 3)

• 仅调整高度

import cv2  img = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\cat.jpeg', 1)  print('Original Dimensions : ', img.shape)  width = img.shape[1]  # keep original width  height = 200  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()

Original Dimensions :  (332, 500, 3)Resized Dimensions :  (200, 500, 3)

• 调整指定的宽度和高度

import cv2  img = cv2.imread(r'C:\Users\DEVANSH SHARMA\cat.jpeg', 1)  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()

输出:

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