调整大小光滑

调整大小光滑是指调整图片或视频尺寸时，使其不失真和失真最小化的技术。在图像处理和视频处理中都有广泛的应用，特别是在电影、广告等行业中。

图像调整

图像调整通常包括调整大小、裁剪、旋转和翻转等操作。调整大小是最常见的操作之一。我们通常会遇到两种情况:

1. 原始图片的尺寸与目标尺寸不同。
2. 原始图片的宽高比与目标宽高比不同。

在第一种情况下，我们可以直接调整图片尺寸。调整大小的方法有很多种，包括双线性插值、双三次插值、最邻近插值等等。其中，双线性插值是最常见的方法之一。下面是Python中使用PIL库进行调整大小的示例代码：

from PIL import Image

def resize_image(input_image_path,output_image_path,size):
    original_image = Image.open(input_image_path)
    width, height = original_image.size
    print(f"The original image size is {width} wide x {height} high")

    resized_image = original_image.resize(size)
    width, height = resized_image.size
    print(f"The resized image size is {width} wide x {height} high")
    resized_image.save(output_image_path)

上面这段代码中，size参数是一个元组，指定了目标图片的尺寸大小。input_image_path和output_image_path分别指定了原始图片和调整后的图片的文件路径。

在第二种情况下，我们需要调整图片的大小和宽高比。这种情况下，我们一般采用填充黑色（或白色）边框的方法。下面是示例代码：

def resize_image_with_padding(input_image_path, output_image_path, size):
    original_image = Image.open(input_image_path)
    width, height = original_image.size

    resized_image = original_image.resize(size)

    new_image = Image.new("RGB", size)
    new_image.paste(resized_image, ((size[0]-resized_image.size[0])//2, (size[1]-resized_image.size[1])//2))
    new_image.save(output_image_path)

这段代码中，我们首先调整图片的尺寸，然后创建一个指定大小的新图片，并在其中居中粘贴调整后的图片。

视频调整

调整视频大小同样需要避免大小失真和失真最小化。在视频处理中，我们通常采用插值算法或者裁剪和填充黑色（或白色）边框的方法。

插值算法和图像处理中的一样，包括双线性插值、双三次插值、最邻近插值等等。下面是Python中使用OpenCV库进行调整大小的示例代码：

import cv2

def resize_video(input_video_path, output_video_path, size):
    cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)

    if not cap.isOpened():
        print("Error opening input video")
        return

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), size)

    while True:
        ret, frame = cap.read()

        if not ret:
            break

        resized_frame = cv2.resize(frame, size)

        out.write(resized_frame)

    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()

这段代码中，我们首先读取原始视频文件，然后将每一帧调整为指定大小，并写入到输出视频文件中。

同时，我们也可以采用裁剪和填充黑色（或白色）边框的方法，类似于图像处理中的方法。代码如下：

def resize_video_with_padding(input_video_path, output_video_path, size):
    cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)

    if not cap.isOpened():
        print("Error opening input video")
        return

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), size)

    while True:
        ret, frame = cap.read()

        if not ret:
            break
        
        width, height, _ = frame.shape

        # 裁剪或填充黑色边框
        if width/size[0] > height/size[1]:
            new_height = int(size[0] / width * height)
            resized_frame = cv2.resize(frame, (size[0], new_height))
            top = (size[1] - new_height) // 2
            bottom = size[1] - new_height - top
            resized_frame = cv2.copyMakeBorder(resized_frame, top, bottom, 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0,0,0))
        else:
            new_width = int(size[1] / height * width)
            resized_frame = cv2.resize(frame, (new_width, size[1]))
            left = (size[0] - new_width) // 2
            right = size[0] - new_width - left
            resized_frame = cv2.copyMakeBorder(resized_frame, 0, 0, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0,0,0))
        
        out.write(resized_frame)

    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们使用cv2.copyMakeBorder()函数对视频进行填充黑色边框的操作。

总结

调整大小光滑是图像和视频处理中的重要技术之一，可以使得新生成的图片或视频质量更佳。在图像处理中，我们主要采用插值算法或者填充黑色（或白色）边框的方法；在视频处理中，我们采用插值算法或者裁剪和填充黑色（或白色）边框的方法。