Python实现简单图像缩放与旋转

1. 图像缩放

1.2. 使用命令

import cv2
# 缩放
def resize(img, k, inter):
    res = cv2.resize(img, None, fx=k, fy=k, interpolation=inter)  
    return res

参数设定(interpolation):

0:最近邻插值

1:双线性插值

2:基于局部像素的重采样

3:基于4*4像素邻域的三次插值

4:基于8*8像素邻域的Lanczos插值

img_row = cv2.imread(r'picture4.jpg')
cv2.imshow('origin_picture', img_row)
cv2.waitKey(0)
inters = [cv2.INTER_NEAREST, cv2.INTER_LINEAR, cv2.INTER_AREA, cv2.INTER_CUBIC, cv2.INTER_LANCZOS4]
for inter in inters:
    res1 = resize(img_row, 2, inter)
    cv2.imshow('res1', res1)
    cv2.waitKey(0)
    position = 'pic_resize' + '_' + str(inter) + '.jpg'
    cv2.imwrite(position, res1)

1.2. 原理介绍

几种方法原理简介:

最近邻插值:将目标图像中的点对应原图像中最近邻整数坐标点的像素值双线性插值:f(x,y)为二元函数,假设我们知道f(x0,y0), f(x1,y1),f(x0,y1), f(x1,y0)四个点的值。这四个点确定一个矩形,我们希望通过插值得到矩形内任意点的函数值。于是我们在x方向上进行两次线性插值,y方向上一次线性插值。综合后得到以下公式:

 局部像素的重采样:如果放大图像的比例是整数倍,与最近邻插值类似,如果放大的比例不是整数倍,则会采用线性插值三次插值:给定n+1个点,a=x0

Python实现简单图像缩放与旋转_第1张图片

Python实现简单图像缩放与旋转_第2张图片

 Lanczos插值:

需要通过计算模板中的权重信息来计算x对应的值。对于一维信息,假如我们输入的点集为X,那么,Lanczos对应有个窗口模板Window,窗口中每个位置的权重计算如下,通常a取2或者3.根据计算出来的权重,然后再根据x即可求出对应的加权平均:

Python实现简单图像缩放与旋转_第3张图片

1.3. 方法比较

速度比较:

Python实现简单图像缩放与旋转_第4张图片

效果比较:

最近邻插值:最简单,但是边缘没有缓慢的过渡区域,导致放大图像边缘容易出现锯齿双线性插值:计算较最近邻复杂,但是能很好避免边缘锯齿的现象区域重采样:图像放大时效果类似于双线性插值三次插值法:计算较为复杂,但是具有良好的稳定性和平滑性Lanczos插值:计算最为复杂,效果最好,但是耗时最长1.4. 实验结果

最近邻:

Python实现简单图像缩放与旋转_第5张图片

 双线性:

Python实现简单图像缩放与旋转_第6张图片

 基于局部像素的重采样:

Python实现简单图像缩放与旋转_第7张图片

 三次插值法:

Python实现简单图像缩放与旋转_第8张图片

 Lanczos插值法:

Python实现简单图像缩放与旋转_第9张图片

2. 旋转

2.1. 使用命令

import imutils
 
# 旋转
def rotate(img, angle):
    res = imutils.rotate_bound(img, angle)
    return res
 
img_row = cv2.imread(r'picture4.jpg')
res2 = rotate(img_row, 45)
cv2.imshow('res2', res2)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite(r'pic_rotate.jpg', res2)

2.2. 实验效果

Python实现简单图像缩放与旋转_第10张图片

总结

到此这篇关于Python实现简单图像缩放与旋转的文章就介绍到这了,更多相关Python图像缩放与旋转内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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