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在numpy知识库#xff1a;深入理解numpy.resize函数和数组的resize方法中#xff0c;小编较为详细地探讨了numpy的resize函数背后的机理。从结果来看#xff0c;numpy.resize函数并不适合对图像进行缩放操作。而opencv中的resize函数虽然和numpy的resize函数同名…引言
在numpy知识库深入理解numpy.resize函数和数组的resize方法中小编较为详细地探讨了numpy的resize函数背后的机理。从结果来看numpy.resize函数并不适合对图像进行缩放操作。而opencv中的resize函数虽然和numpy的resize函数同名但却支持图像的缩放操作。
需求场景
欲对高为384宽为512的图像进行放大或缩小。
生成初始图像
代码如下
import cv2
import numpy as np# 生成初始图像
img np.zeros((384, 512), dtypenp.uint8)
img[172:212, 32:-32] 255
print(img.shape) # (高宽) --- (384, 512)cv2.imshow(img, img)
cv2.waitKey(0)将初始图像的【高】放大一倍(384 -- 768)
代码如下
import cv2
import numpy as np# 生成初始图像
img np.zeros((384, 512), dtypenp.uint8)
img[172:212, 32:-32] 255
H, W img.shape # img.shape 分别记录了图像的【高】和【宽】 -- 【高前宽后】
print(before, H, W) # 384 512# 可行的方案1 ———— 使用cv2.resize函数的dsize参数指定输出图像的宽高
# dsize的第一个参数指定的是输出图像的【宽】第二个才是【高】 -- 【宽前高后】
# -- 与img.shape正好相反使用cv2.resize函数的dsize参数需要特别注意。
img cv2.resize(img, dsize(W, H*2)) # 注意dsize参数的使用方式# 可行的方案2 ———— 使用cv2.resize函数的fy参数
# 要点1 fy2表示沿着y轴(高)方向放大一倍
# 要点2 fx1虽然没有起到作用但不可省略
# 要点3 dsize参数必须设置为None
img cv2.resize(img, dsizeNone, fx1, fy2)) # 沿着高的方向将初始图像放大一倍
# fx 2, fy 1 --- 宽放大一倍高保持不变
# fx 0.5 fy 1 --- 宽缩小为原来1/2高保持不变
# fx 1 fy 0.5 --- 高缩小为原来1/2宽保持不变# 打印新图像大小
new_H, new_W img.shape
print(after, new_H, new_W) # 768 512# 显示图像
cv2.imshow(img, img)
cv2.waitKey(0)运行结果 结束语
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