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2024-07-15 03:58| 来源: 网络整理| 查看: 265

如何改变图像大小

在Opencv-python中，通过调用cv2.resize（）通过插值的方式来改变图像的尺寸，关于该函数的具体介绍，已经有非常多的博客进行了剖析，这里推荐一个Opencv的Resize函数解析。

cv2.resize（）的要点与坑 cv2.resize（）的形参要点

在cv2.resize（）函数中，主要用到的形参包括

输入Mat数据，dsize：代表期望的输出图像大小尺寸fx：代表水平方向上（图像宽度）的缩放系数，fy：代表竖直方向上（图像高度）的缩放系数，另外，如果dsize被设置为0（None），则按fx与fy与原始图像大小相乘得到输出图像尺寸大小。interpolation：插值方式，默认选择线性插值，越复杂的插值方式带来的改变和差异越大。具体的参数选择与计算可参考Opencv的Resize函数解析 cv2.resize（）的坑

在cv2.resize（）函数中，比较坑的在于dsize形参，比如想将一张128*256大小的图像放大到256*512大小，最好的办法是通过设置dsize为None，然后通过fx和fy来处理：

data = cv2.resize(data,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

再不济，也可以采用在dsize中设置倍数来处理：

data = cv2.resize(data,dsize=(2*height,2*width),fx=1,fy=1,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

但是，如果直接在dsize形参中写(256,512)，则得到的其实是（512,256）的结果：

data = cv2.resize(data,dsize=(256,512),fx=1,fy=1,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

即：dsize形参的数组的宽度在前，高度在后（output_width,output_height），所以当形参为（256,512）时，实际上得到的其实是512*256的图像，而并非我们期望的256*512图像。

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