python-opencv-图像缩放

 

图像缩放，顾名思义就是对图像进行放大或缩小的改变，其本质就是改变图像的宽度和高度，可以放大宽高，也可以缩小宽高。

 

图像缩放算法主要有最近领域插值算法、双线性插值算法、立方插值算法和像素关系重采样算法。其中，OpenCV默认使用双线性插值算法对图像进行缩放。 

import cv2
img = cv2.imread("1.png")
#img1=cv2.resize(img,(300,400))  #修改图片的尺寸
img1=cv2.resize(img,(0,0),fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_NEAREST)  #修改图片的尺寸
#参数1 原图片
#参数2 修改后的尺寸；300宽  400高；表示缩放后图像的大小。如果设置了这个参数，那么设置的（width，height）就代表将原图像缩放到指定的宽高；如果未设置这个参数(0,0)，那么原图像缩放之后的大小就要通过公式“dsize=（round（fx*原图像的宽），round（fy*原【的高））”来计算，fx和fy表示图像宽度方向和高度方向上的缩放比例
#fx：可选参数，表示图像宽度方向上的缩放比例，默认为0，表示自动按照“（double）dsize.width/原图像的宽度”来计算。
#fy：可选参数，表示图像高度方向上的缩放比例，默认为0，表示自动按照“（double）dsize.height/原图像的高度”来计算。
#interpolation  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
cv2.imwrite("3.jpg",img1)

cv2.waitKey(0)