调整 numpy 数组图像的大小 - Python

有时候我们需要调整 numpy 数组图像的大小来适配不同的需要。在 Python 中，我们可以使用 skimage.transform 模块中的 resize 函数来对图像进行调整。

安装依赖

要使用 resize 函数，我们需要安装 scikit-image 包：

pip install scikit-image

代码实现

以下是一个简单的例子来说明如何使用 resize 函数调整图像大小：

import numpy as np
from skimage.transform import resize
from skimage import io

# 读取原始图像
img = io.imread('test.jpg')

# 调整图像大小为 256x256
resized_img = resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)

# 显示调整后的图像
io.imshow(resized_img)
io.show()

输出：

参数说明

以下是 resize 函数的参数说明：

skimage.transform.resize(image, output_shape, *, order=None, mode='reflect', cval=0, clip=True, preserve_range=False, anti_aliasing=True, anti_aliasing_sigma=None)

• image： 需要调整大小的原始图像，可以是一个 NumPy 数组，也可以是一个 PIL 图像。
• output_shape： 调整后的图像大小，可以是整数或者一个元组 (rows, cols) 指定新的行和列。
• order： 插值的顺序，默认为 None，表示使用最高顺序（即最精细的插值）。可以设为 0 或 1 或 2 指定其他顺序。
• mode： 插值时超出边缘时的处理方法，默认为边缘反射。可选参数包括：reflect，constant，nearest，mirror 和 wrap。
• cval： 当 mode 参数设置为 constant 时，需要指定常量填充值，默认为 0。
• clip： 调整大小后是否将像素值限制在 [0, 1] 范围内，默认为 True。
• preserve_range： 是否确保调整后的像素值范围与原始图像相同，默认为 False。
• anti_aliasing： 是否开启抗锯齿处理，默认为 True。如果为 False，可能会导致图像出现马赛克和锯齿状的边缘。
• anti_aliasing_sigma： anti_aliasing 设置为 True 时使用的高斯滤波器的标准差。默认为 None，表示基于 output_shape 建议使用一个边缘距离为 4 的标准差。

这些参数提供了很多个性化调整的选项。您可以根据需要选择适合自己的不同参数来完成图像调整的需求。

总结

调整 numpy 数组图像大小是非常重要的图像处理技能。在 Python 中，我们可以使用 resize 函数来简单地实现这个过程。要使用此函数，您需要先安装 scikit-image 包。调整图像大小具有许多可配置的选项，包括插值方式、大小、超出边缘时的处理方式等等。为了得到最佳结果，您可以根据自己的需求选择不同的参数进行个性化调整。