cv2.resize()
cv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])->dst参数说明:src - 原图dst - 目标图像。当参数dsize不为0时,dst的大小为size;否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定。dst的类型(type)和src图像相同dsize - 目标图像大小。当dsize为0.........
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst
参数说明:
src - 原图
dst - 目标图像。当参数dsize不为0时,dst的大小为size;否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定。dst的类型(type)和src图像相同
dsize - 目标图像大小。当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出:
所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0
fx - 水平轴上的比例因子。当它为0时,计算公式如下:
fy - 垂直轴上的比例因子。当它为0时,计算公式如下:
interpolation - 插值方法。共有5种:
1)INTER_NEAREST - 最近邻插值法
2)INTER_LINEAR - 双线性插值法(默认)
3)INTER_AREA - 基于局部像素的重采样(resampling using pixel area relation)。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。
4)INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法
5)INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值
Python:
参考:python opencv 图像尺寸变换 - http://www.xuebuyuan.com/1971769.html
[python] view plain copy
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
"""
重设图像大小。
缩小图像,比例为(0.3, 0.5)
放大图像,比例为(1.6, 1.2)
"""
__author__ = 'zj'
import cv2
import os
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread("lena.jpg", -1)
if img == None:
print "Error: could not load image"
os._exit(0)
height, width = img.shape[:2]
# 缩小图像
size = (int(width*0.3), int(height*0.5))
shrink = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 放大图像
fx = 1.6
fy = 1.2
enlarge = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 显示
cv2.imshow("src", img)
cv2.imshow("shrink", shrink)
cv2.imshow("enlarge", enlarge)
cv2.waitKey(0)
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