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📜  OpenCV调整大小图像

📅  最后修改于: 2021-01-07 06:33:20             🧑  作者: Mango

OpenCV调整图像大小

有时，有必要转换加载的图像。在图像处理中，我们需要调整图像大小以执行特定操作。图像通常存储在Numpy ndarray(array)中。 ndarray.shape用于获取图像的尺寸。我们可以通过使用维度变量的索引来获取每个像素的通道的宽度，高度和数量。

范例：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()

输出：

Resized Dimensions : (199, 300, 3)

调整图像大小意味着更改图像的尺寸，宽度或高度以及两者。而且，可以通过调整图像的大小来保持原始图像的纵横比。 OpenCV提供cv2.resize()函数来调整图像大小。语法为：

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

参数：

  • src-源/输入图像(必填)。
  • dsize-输出图像的所需大小(必填)
  • 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像素邻域内进行Lanczos插值。

调整图像大小的示例

有几种调整图像大小的方法。以下是执行调整大小操作的一些示例：

  • 保留宽高比(保留图像的高宽比)
    • 缩小(图像尺寸减小)
    • 高档(图像尺寸增加)
  • 不保留长宽比
    • 仅调整宽度
    • 仅调整高度
  • 调整指定的宽度和高度

保持宽高比

  • 使用resize()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()

输出：

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

在上面的示例中，scale_per变量保存需要缩放的图像的百分比。值<100用于缩小提供的图像。我们将使用此scale_per值以及原始图像的尺寸来计算输出图像的宽度和高度。

使用resize()升级

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()

输出：

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

不保留长宽比

  • 仅调整宽度

在下面的示例中，我们以像素为单位提供了宽度的特定值，而高度将保持不变。

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()

输出：

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

  • 调整高度

在下面的示例中， scale_per值包含必须缩放高度的百分比，或者我们可以提供以像素为单位的特定值。

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()

输出：

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

调整特定的宽度和高度

  • 我们可以指定宽度和高度。
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：