Python OpenCV之图片缩放的实现（cv2.resize）

OpenCV函数原型：

cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)

参数解释：

InputArray src 输入图片
OutputArray dst 输出图片
Size 输出图片尺寸
fx, fy 沿x轴，y轴的缩放系数
interpolation 插入方式

interpolation 选项所用的插值方法：


INTER_NEAREST
最近邻插值

INTER_LINEAR
双线性插值（默认设置）

INTER_AREA
使用像素区域关系进行重采样。

INTER_CUBIC
4x4像素邻域的双三次插值

INTER_LANCZOS4
8x8像素邻域的Lanczos插值

注意：

1.输出尺寸格式为（宽，高）

2.默认的插值方法为：双线性插值

代码演示：

import cv2 as cv

# 读入原图片
img = cv.imread('test.jpg')
# 打印出图片尺寸
print(img.shape)
# 将图片高和宽分别赋值给x，y
x, y = img.shape[0:2]

# 显示原图
cv.imshow('OriginalPicture', img)

# 缩放到原来的二分之一，输出尺寸格式为（宽，高）
img_test1 = cv.resize(img, (int(y / 2), int(x / 2)))
cv.imshow('resize0', img_test1)
cv.waitKey()

# 最近邻插值法缩放
# 缩放到原来的四分之一
img_test2 = cv.resize(img, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25, interpolation=cv.INTER_NEAREST)
cv.imshow('resize1', img_test2)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python实现图片尺寸缩放脚本

    最近由于网站对图片尺寸的需要,用python写了个小脚本,方便进行图片尺寸的一些调整,特记录如下: # coding=utf-8 import Image import shutil import os class Graphics: infile = 'D:\\myimg.jpg' outfile = 'D:\\adjust_img.jpg' @classmethod def fixed_size(cls, width, height): """按照固定尺寸处理图片&quo

  • 使用ImageMagick进行图片缩放、合成与裁剪(js+python)

    使用ImageMagick进行图片缩放、合成与裁剪(js+python)

    最近的项目里面需要对书籍的封面进行处理,就是加一条阴影线形成书脊的凹凸感,然后将书脊切出,分成两部分,以便客户端实现打开动画.由于需要在服务器端处理,使用就研究使用imagemagick来进行.同时准备封装了一个Node.js和Python的方法,主要还是讲一下然后使用imagemagick来对图片进行缩放.合成后进行裁剪吧. 首先素材文件如下(左边未处理封面,右边为需要合成上去的阴影): 安装ImageMagick的过程就不讲了,可以参考官网的安装方法:http://www.imagemagi

  • python使用PIL缩放网络图片并保存的方法

    本文实例讲述了python使用PIL缩放网络图片并保存的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: ''' tk_image_view_url_io_resize.py display an image from a URL using Tkinter, PIL and data_stream also resize the web image to fit a certain size display widget retaining its aspect ratio Pil facili

  • python+pyqt5实现图片批量缩放工具

    python+pyqt5实现图片批量缩放工具

    批量修改图片大小好像用PS也可以,不过我不会,程序猿就用程序来解决. 这段时间学了下Python,很强大,之前一些不知道怎么处理的东西在Python里面都能找到解决方法. 工具界面如下图 这个工具需要用到第三方库 Pillow 和 Pyqt5,可通过命令行安装. pip install pillow pip install pyqt5 代码: #!-*-coding:utf-8-*- from PIL import Image import hashlib, os, sys from PyQt5

  • python实现批量按比例缩放图片效果

    本文实例为大家分享了python实现批量按比例缩放图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下 把脚本文件放在要缩放的文件夹下面. 双击运行脚本,输入要缩放的系数.脚本会在当前目录下创建一个scaledImg_xxxx文件夹,如果已经存在,会强制删除,如果删除失败会提示手动删除这个文件夹,再双击运行就可以了. resizeImg.py #!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- #author@skillart www. import os import shut

  • python实现按长宽比缩放图片

    使用python按图片固定长宽比缩放图片到指定图片大小,空白部分填充为黑色. 代码 # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image class image_aspect(): def __init__(self, image_file, aspect_width, aspect_height): self.img = Image.open(image_file) self.aspect_width = aspect_width self.aspect_

  • Python OpenCV之图片缩放的实现（cv2.resize）

    OpenCV函数原型: cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation) 参数解释: InputArray src 输入图片 OutputArray dst 输出图片 Size 输出图片尺寸 fx, fy 沿x轴,y轴的缩放系数 interpolation 插入方式 interpolation 选项所用的插值方法: INTER_NEAREST 最近邻插值 INTER_LINEAR 双线性插值(默认设置

  • python opencv旋转图片的使用方法

    python opencv旋转图片的使用方法

    背景 在图像处理中,有的时候会有对图片进行角度旋转的处理,尤其是在计算机视觉中对于图像扩充,旋转角度扩充图片是一种常见的处理.这种旋转图片的应用场景也比较多,比如用户上传图片是竖着的时候,不好进行处理,也需要对其进行旋转,以便后续算法处理.常见的旋转处理有两种方式,一种是转化为numpy矩阵后,对numpy矩阵进行处理,另外一种是使用opencv自带的函数进行各种变换处理,以实现旋转角度的结果. 原始图像: opencv函数 旋转中常用的函数有以下几个函数 cv2.transpose: 对图像矩

  • python OpenCV计算图片相似度的5种算法

    python OpenCV计算图片相似度的5种算法

    目录 5种算法 参考文章: 原始两张图片: 代码运行结果如下. 5种算法 值哈希算法.差值哈希算法和感知哈希算法都是值越小,相似度越高,取值为0-64,即汉明距离中,64位的hash值有多少不同. 三直方图和单通道直方图的值为0-1,值越大,相似度越高. 源代码如下: import cv2 import numpy as np from PIL import Image import requests from io import BytesIO import matplotlib matplo

  • python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方法

    如下所示: #coding=utf-8 #读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('./o.jpg') px=img[10,10] print px blue=img[10,10,0] print blue green=img[10,10,1] print blue red=img[10,10,2] print blue 以上这篇python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方

  • 对Python+opencv将图片生成视频的实例详解

    如下所示: import cv2 fps = 16 size = (width,height) videowriter = cv2.VideoWriter("a.avi",cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'),fps,size) for i in range(1,200): img = cv2.imread('%d'.jpg % i) videowriter.write(img) 以上这篇对Python+opencv将图片生成视频的实例详解就是

  • Python+OpenCV 实现图片无损旋转90°且无黑边

    0. 引言 有如上一张图片,在以往的图像旋转处理中,往往得到如图所示的图片. 然而,在进行一些其他图像处理或者图像展示时,黑边带来了一些不便.本文解决图片旋转后出现黑边的问题,实现了图片尺寸不变的旋转(以上提到的黑边是图片的一部分). 1. 方法流程 (1)旋转图片,得到有黑边的旋转图片. (2)找出图片区域(不含黑边)的位置. (3)创建一个空图片(其实是矩阵). (4)将图片区域搬到此空图片. 2. 程序 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- "

  • python opencv实现图片缺陷检测（讲解直方图以及相关系数对比法）

    一.利用直方图的方式进行批量的图片缺陷检测(方法简单) 二.步骤(完整代码见最后) 2.1灰度转换(将原图和要检测对比的图分开灰度化) 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 img = cv2.imread("0.bmp") #原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #循环要检测的图,均灰度化 for i in range(1, 6): t1=cv2.cvtColor(cv2.imread

  • Python Opencv实现图片切割处理

    本文实例为大家分享了Python Opencv实现图片的切割处理,供大家参考,具体内容如下 Opencv对图片的切割: 方法一: import os from PIL import Image def splitimage(src, rownum, colnum, dstpath):     img = Image.open(src)     w, h = img.size     if rownum <= h and colnum <= w:         print('Original

  • Python+OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别

    Python+OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别

    近期,需要实现检测摄像头中指定坐标区域内的主体颜色,通过查阅大量相关的内容,最终实现代码及效果如下,具体的实现步骤在代码中都详细注释,代码还可以进一步优化,但提升有限. 主要实现过程:按不同颜色的取值范围,对图像进行循环遍历,转换为灰度图,将本次遍历的颜色像素转换为白色,对白色部分进行膨胀处理,使其更加连续,计算白色部分外轮廓包围的面积累加求和,比较每种颜色围起来面积,保存最大值及其颜色,所有颜色遍历完后,返回最大值对应的颜色,显示在图像上 如果有类似的颜色识别的任务,可参考以下代码修改后实现具

  • Python OpenCV实现图片预处理的方法详解

    Python OpenCV实现图片预处理的方法详解

    目录 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 1.2 融合图片(mixup) 1.3 图像阈值 二.滤波器 2.1 均值滤波器 2.2 方框滤波器 2.3 高斯滤波器 2.4 中值滤波 2.5 所有滤波器按照上述顺序输出 一.图片预处理 1.1 边界填充(padding) 方法 : cv2.copyMakeBorder BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素. BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如:fedcba|abc

随机推荐