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:
python
import cv2
import numpy as np
# 生成初始图像
img = np.zeros((384, 512), dtype=np.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:
python
import cv2
import numpy as np
# 生成初始图像
img = np.zeros((384, 512), dtype=np.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: fy=2表示沿着y轴(高)方向放大一倍;
# 要点2: fx=1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, dsize=None, fx=1, fy=2)) # 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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