Pycharm Python Opencv从0开始学习 图像处理之图片放大缩小(4)

我们可以先来看一下读取图片之后的画面：

整个图片几乎占满了屏幕，并且还有地方显示不出来。
这个时候我们就需要把图片缩小。

以下我写一个我常用的图片放大缩小的方法，以后还会补充：

import cv2
#加载库
img = cv2.imread("D:\pycharm/first.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#读取一张图片，并命名为img
rest = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.3, interpolation=cv2.INTER_AREA)
#将名叫img的图片x轴缩小为原来的0.5倍，y轴缩小为原来的0.3倍
#操作类型为cv2.INTER_AREA
#最后将完成上述操作的图片命名为rest
ret, sw = cv2.threshold(rest, 172, 255, cv2.THRESH_BINARY)
#将名叫rest的图像做黑白处理，并命名为sw
cv2.imshow("name", sw)
#展示名叫sw的图像，名字叫name
cv2.waitKey(0)
#时长

在我博客的前几章没有讲到的是这一段代码：

rest = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.3, interpolation=cv2.INTER_AREA)

这是一个resize函数，对于新手来说，我们通常修改这三个地方：
fx=
fy=
interpolation=
这三个等于号后面的内容是可以修改的
当fx，fy的值改变成大于1，那么就可以放大图像

而对于interpolation（操作类型），我接下来提供5种操作类型：

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

这5种操作类型，我简单的描述了一下，如果想要现在就深究其中原理的，可以再去看看其他博主的关于resize函数原理。如果只是想要先会使用这个函数，那其实差不多到这里也看明白了。

我个人对于这个5种操作类型有一点小小的个人推荐：
cv2.INTER_AREA
cv2.INTER_CUBIC
cv2.INTER_LINEAR
这三个是优先推荐的

注默认情况下，系统使用的插值方法是cv2.INTER_LINEAR

当学会之后，我们用这段代码执行程序就可以看见我们想要的合适的图片了