如何重新采样代表图像的 NumPy 数组？

当我们从图像采集设备获取一幅图像时，它可能不具有我们需要的分辨率和大小。因此，我们需要重新采样（即调整采样密度）以使其适合我们的需求。 在 Python 中，可以使用 NumPy 库来重新采样代表图像的 NumPy 数组。

缩放（resize）函数

NumPy 库中的 resize 函数可以用来重新采样 NumPy 数组。以下是使用它将 100 x 100 的图像重新采样为 200 x 200 的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载图像为 numpy 数组
img = np.array(Image.open('image.jpg'))

# 将图像重新采样为 200 x 200 像素
resized_img = np.array(Image.fromarray(img).resize((200, 200)))

在这个例子中，我们首先使用 Pillow 库中的 Image.open 函数将图像加载为 NumPy 数组。接下来，我们使用 Image.fromarray 函数将 NumPy 数组转换为 Pillow 中的图像对象。然后使用 Pillow 的 resize 函数重新采样图像，并使用 np.array 函数将其转换回 NumPy 数组。

重采样算法

在重新采样时，我们必须选择一个适当的算法。以下是一些常用的重采样算法：

• 最近邻插值算法：该算法通过选择最接近原始像素的新像素来重新采样。它是最简单的重采样算法，但通常会导致锯齿状边缘。
• 双线性插值算法：该算法将四个最近的像素的颜色平均来计算新像素的颜色。它产生的图像通常比最近邻插值更平滑，但也可能导致模糊的细节。
• 双三次插值算法：该算法通过平均最近的 16 个像素来计算新像素的颜色。它产生的图像比双线性插值更平滑，但也更消耗计算资源。

我们可以使用 Pillow 的 resize 函数来选择一个重采样算法。

# 使用最近邻插值算法将图像缩小到原来的一半
resized_img = np.array(Image.fromarray(img).resize((img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2),
                                                     resample=Image.NEAREST))

# 使用双三次插值算法将图像放大到原来的两倍
resized_img = np.array(Image.fromarray(img).resize((img.shape[1] * 2, img.shape[0] * 2),
                                                     resample=Image.BICUBIC))

在这些示例中，我们指定了在重新采样时使用的重采样算法。Image.NEAREST 指定最近邻插值算法，Image.BICUBIC 指定双三次插值算法。如果未指定任何算法，resize 函数将使用默认的双线性插值算法。

结论

在 Python 中，可以使用 NumPy 库和 Pillow 库来重新采样代表图像的 NumPy 数组。resize 函数可以用于重新采样，并且我们可以指定重采样算法来满足我们的需求。