OpenCV学习笔记4基础：几何变换-改变大小

Posted 2021-05-23 xietx1995

文章目录

• • 1. 按比例缩小
  • 2. 放大
  • 3. 只更改高或宽
  • 4. 缩放到指定大小
  • References

1. 按比例缩小

我们使用 resize 函数改变图像大小，例如将图像按比例缩小为原来的80%：

import cv2

img = cv2.imread('images/test.jpg')

width = img.shape[1]
height = img.shape[0]

scale = 80
newHeight = int(height * 80 / 100)
newWidth = int(width * 80 / 100)

imgResized = cv2.resize(img, (newWidth, newHeight))
cv2.imshow('Resized', imgResized)
cv2.waitKey(0)

resize 函数第一个参数是原图像，第二个参数是高和宽组成的 tuple。

2. 放大

我们还可以对图像进行放大：

import cv2

img = cv2.imread('images/test.jpg')

width = img.shape[1]
height = img.shape[0]

scale = 120
newHeight = int(height * scale / 100)
newWidth = int(width * scale / 100)

imgResized = cv2.resize(img, (newWidth, newHeight), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('Upscale', imgResized)
cv2.waitKey(0)

这里在调用 resize 函数时指定了一个参数 interpolation ，也就是指定 resize 函数的插值方式，有如下几种：

• INTER_NEAREST – a nearest-neighbor interpolation（最邻近插值）
• INTER_LINEAR – a bilinear interpolation（双线性插值，这是默认的方法）
• INTER_AREA – resampling using pixel area relation（基于局部像素的重采样）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
• INTER_CUBIC – a bicubic interpolation over 4×4 pixel neighborhood（4x4 双三次插值法）
• INTER_LANCZOS4 – a Lanczos interpolation over 8×8 pixel neighborhood（8x8 多相位图像插值法）

3. 只更改高或宽

可以只更改高或宽，例如只更改高度，采用 INTER_AREA 插值：

import cv2

img = cv2.imread('images/test.jpg')

width = img.shape[1]
height = img.shape[0]

scale = 80
newHeight = int(height * scale / 100)

imgResized = cv2.resize(img, (width, newHeight), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('Resize Height', imgResized)
cv2.waitKey(0)

4. 缩放到指定大小

可以直接指定大小（像素值），如 300x100：

import cv2

img = cv2.imread('images/test.jpg')

imgResized = cv2.resize(img, (300, 100), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('Resize Specific', imgResized)
cv2.waitKey(0)

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References

1. OpenCV Doc: Geometric Image Transformations
2. OpenCV里的INTER_AREA究竟是在做啥？
3. OpenCV Python – Resize image

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