深入探讨cv2.resize

一、cv2.resize函数

在讨论cv2.resize函数之前，我们先来了解一下OpenCV。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，用于实时处理图像和视频。其中最基本的就是对图像的缩放。cv2.resize就是一个可以用来对图像进行缩放的函数。

cv2.resize函数可以用来改变图像的大小。可以使图像小于原始图像或者放大图像。它需要输入原始图像和输出图像的大小，并进行插值处理以进行图像转换。


    import cv2

    img = cv2.imread('image.jpg')
    resized_image = cv2.resize(img, (500,500))

二、cv2.resize报错

在使用cv2.resize函数的时候，我们可能会遇到报错的情况。理解这些错误信息是非常重要的，因为它们可以告诉我们我们在使用函数时出现了什么问题。

当我们输入的大小与原始图像大小不相等时，就会出现以下报错：

cv2.error: OpenCV(4.5.2) D:\…\modules\imgproc\src\resize.cpp:4051: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function ‘cv::resize’

这意味着我们输入的大小有误，需要调整大小以使其与图像大小相等。

三、cv2.resize用法

cv2.resize函数的第一个参数是原始图像。第二个参数是输出图像的大小。第三个参数是插值类型。

下面我们详细介绍一下第三个参数——插值类型。在缩小或放大图像时，OpenCV需要在像素之间进行插值，以维持图像的质量。下面是cv2.resize函数中可用的插值类型：

cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值法
cv2.INTER_LINEAR：双线性插值法（默认）
cv2.INTER_AREA：像素区域相关方法
cv2.INTER_CUBIC：双三次插值法
cv2.INTER_LANCZOS4：Lanczos插值法


    import cv2

    img = cv2.imread('image.jpg')
    resized_image = cv2.resize(img, (500,500), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

四、cv2.resize原理

cv2.resize函数的背后原理是图像流形变换。即，它将原始图像的像素坐标映射到输出图像的像素坐标。如果输出图像的像素坐标不在输入图像的范围内，则使用插值算法来估计输出值。

在cv2.resize中，我们可以使用不同的插值算法来估计这些输出值。这可以有助于在缩小或放大图像时保持一些图像特征的细节。

五、cv2.resize()参数

除了第一个参数（即原始图像）和第二个参数（即输出图像的大小）之外，cv2.resize()还有第三个参数，即插值方法，如上所述。

除此之外，还可以使用 cv2.resize() 修改图像的尺寸。例如，以下代码可以将图像修改为原始图像的一半大小：


    import cv2

    img = cv2.imread('image.jpg')
    resized_image = cv2.resize(img, (int(img.shape[1]/2), int(img.shape[0]/2)))

六、cv2.resize缩小图片

在cv2.resize中，我们可以使用插值算法来帮助我们缩小图像。此外，我们还可以将图像的大小调整为图像的原始大小的一定比例。

以下代码将会把图片缩小为原图的一半：


    import cv2

    img = cv2.imread('image.jpg')
    height, width = img.shape[:2]
    res = cv2.resize(img, (int(width/2), int(height/2)), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

七、cv2.resize()修改图片尺寸

在cv2.resize中，可以使用以下代码将图片大小调整为宽度为500像素，高度自动调整为保持宽高比适当：


    import cv2

    img = cv2.imread('image.jpg')
    ratio = 500.0 / img.shape[1]
    dim = (500, int(img.shape[0] * ratio))
    res = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

八、cv2.resize函数python

下面我们来看看如何使用 Python 中的 cv2.resize() 函数。有一个实用的例子是，如果有一个宽度为 500 像素但高度不定的图像，我们可以使用：


    import cv2

    image = cv2.imread("image.jpg")
    height, width = image.shape[:2]
    ratio = width / float(height)
    new_height = 500
    res = cv2.resize(image, (int(ratio*new_height), new_height))

九、cv2.resizeWindow选取

在 OpenCV 中，您还可以使用 cv2.resizeWindow() 函数调整窗口的大小。下面是该函数的例子：


    import cv2

    image = cv2.imread("image.jpg")
    cv2.imshow("Original", image)
    cv2.resizeWindow("Original", 300, 300)

以上代码的输出窗口大小将会是 300 像素 x 300 像素。

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