Python Opencv 基础3 : resize 调整图像大小

在图像处理中，图像大小的调整是一项非常重要的操作。Python下的Opencv库提供了resize函数用于调整图像的大小。本文将为程序员介绍如何使用resize函数调整图像大小。

resize函数的使用

resize函数的基本格式为：

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

其中，src表示输入的图像，dsize为输出图像的大小，也可以指定fx和fy为缩放因子，interpolation为插值方法。

常用的插值方法有下面几种：

1. 缩放因子为1，则插值方法不起作用。
2. cv2.INTER_AREA：使用像素关系进行重采样，并使用像素面积的插值。
3. cv2.INTER_CUBIC：使用4x4像素邻域内的双三次插值。
4. cv2.INTER_LINEAR：使用8x8像素邻域内的双线性插值。

示例代码

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用resize函数调整图像大小。

import cv2

img = cv2.imread("lena.jpg")

# 调整图像大小为原图的一半
resized1 = cv2.resize(img, (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2), interpolation = cv2.INTER_AREA)

# 调整图像大小为原图的两倍
resized2 = cv2.resize(img, (img.shape[1] * 2, img.shape[0] * 2), interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

# 将调整后的图像显示出来
cv2.imshow("resized1", resized1)
cv2.imshow("resized2", resized2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，然后使用resize函数对图像进行了大小调整。在第一次调整中，我们将图像大小调整为原来的一半，并使用了缩小目标图像的插值方法。在第二次调整中，我们将图像大小调整为原来的两倍，并使用了放大目标图像的插值方法。最后使用imshow函数将调整后的图像显示出来。

返回格式

## Python Opencv 基础3 : resize 调整图像大小

在图像处理中，图像大小的调整是一项非常重要的操作。Python下的Opencv库提供了resize函数用于调整图像的大小。本文将为程序员介绍如何使用resize函数调整图像大小。

### resize函数的使用

resize函数的基本格式为：

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

其中，src表示输入的图像，dsize为输出图像的大小，也可以指定fx和fy为缩放因子，interpolation为插值方法。

常用的插值方法有下面几种：

1. 缩放因子为1，则插值方法不起作用。
2. cv2.INTER_AREA：使用像素关系进行重采样，并使用像素面积的插值。
3. cv2.INTER_CUBIC：使用4x4像素邻域内的双三次插值。
4. cv2.INTER_LINEAR：使用8x8像素邻域内的双线性插值。

示例代码

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用resize函数调整图像大小。

import cv2

img = cv2.imread("lena.jpg")

# 调整图像大小为原图的一半
resized1 = cv2.resize(img, (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2), interpolation = cv2.INTER_AREA)

# 调整图像大小为原图的两倍
resized2 = cv2.resize(img, (img.shape[1] * 2, img.shape[0] * 2), interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

# 将调整后的图像显示出来
cv2.imshow("resized1", resized1)
cv2.imshow("resized2", resized2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，然后使用resize函数对图像进行了大小调整。在第一次调整中，我们将图像大小调整为原来的一半，并使用了缩小目标图像的插值方法。在第二次调整中，我们将图像大小调整为原来的两倍，并使用了放大目标图像的插值方法。最后使用imshow函数将调整后的图像显示出来。