cv2.resize()函數的使用細節解析

一、resize函數的基本介紹

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")
resized_img = cv2.resize(img, (400, 400))
cv2.imshow("resized image", resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.resize()函數在圖像處理中被經常使用，用來縮小或放大圖像。它接收兩個參數，一個是要處理的圖像，另一個是目標大小。目標大小是用元組表示的，元組中的第一個數為目標寬度，第二個數為目標高度。在上面的代碼中，我們將原始圖片test.jpg縮放成400×400尺寸的新圖片。

二、resize函數的參數詳解

1. interpolation參數

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")
resized_img = cv2.resize(img, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow("resized image", resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

默認情況下，resize函數的插值方法(interpolation)默認為cv2.INTER_LINEAR，即線性插值。但是，在放大或者縮小圖像時，需要使用不同的插值方法，例如cv2.INTER_AREA等。上述代碼中的cv2.INTER_AREA方法是最適合於縮小圖像的插值方法，更多的插值方法可以參考opencv官方文檔。

2. fx和fy參數

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow("resized image", resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

當我們需要按比例縮放圖像時，我們可以使用fx和fy參數。這兩個參數分別表示在水平和垂直方向上的縮放比例。如果我們只想在一個方向上縮放，另一個方向使用1作為縮放比例即可。

三、resize函數的一些應用場景

1. 縮放圖像至指定大小

有時，我們需要將一張圖片縮放至指定的大小，以適應某些特定的顯示需求。

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")
resized_img = cv2.resize(img, (400, 400), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow("resized image", resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 調整圖像大小以適應屏幕

有時我們需要將一張圖像適應於屏幕的大小，以獲取最佳的顯示效果。

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")
screen_res = 1920, 1080
scale_width = screen_res[0] / img.shape[1]
scale_height = screen_res[1] / img.shape[0]
scale = min(scale_width, scale_height)
window_width = int(img.shape[1] * scale)
window_height = int(img.shape[0] * scale)

cv2.namedWindow("resized image", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("resized image", window_width, window_height)
cv2.imshow("resized image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 調整圖像大小以適應打印

有時我們需要將一張圖像適應於打印，以達到更好的打印效果。

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")
dpi = 300
img_width, img_height, _ = img.shape
paper_size = (8.3, 11.7)
paper_width = int(paper_size[0] * dpi)
paper_height = int(paper_size[1] * dpi)
scale_width = paper_width / img_width
scale_height = paper_height / img_height
scale = min(scale_width, scale_height)

canvas_width = int(img_width * scale)
canvas_height = int(img_height * scale)
canvas = np.ones((canvas_height, canvas_width, 3), dtype=np.uint8) * 255

start_x = (canvas_width - img_width) // 2
start_y = (canvas_height - img_height) // 2
canvas[start_y:start_y+img_height, start_x:start_x+img_width] = img

cv2.imshow("resized image", canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、總結

本文對cv2.resize函數做了詳細的介紹，並給出了一些常見的使用場景，如縮放圖像至指定大小、調整圖像大小以適應屏幕及打印等。希望本文能給讀者帶來一些有益的啟示。