python内置函数调整_Python中不使用任何内置函数调整灰度图像的大小

在此程序中，我们将使用OpenCV-python(cv2)模块的两个功能。首先让我们看看它们的语法和说明。

1) imread()：

它将图像文件的绝对路径/相对路径作为参数，并返回其对应的图像矩阵。

2) imshow()：

以窗口名称和图像矩阵为参数，以便在具有指定窗口名称的显示窗口中显示图像。

同样在此程序中，我们将使用图像矩阵的一个属性：

形状：这是图像矩阵的属性，该属性返回图像的形状，即由行数，列数和平面数组成。

在灰度图像的情况下，仅需要一个平面。如果平面数为1，则shape属性仅返回行数和列数。

另外，这里我们使用数组切片的概念

设A为一维数组：

A [start：stop：step]start：序列的起始编号。

停止：生成不超过此数字的数字，但不包括此数字。

步骤：序列中每个数字之间的差。

示例

A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

print(A[ 1 : : 2])

Output:

[2, 4, 6, 9]

Python程序，无需使用任何内置函数即可调整灰度图像的大小

# open-cv库在python中安装为cv2

# 将cv2库导入此程序

import cv2

# 提供您想要调整图像大小的值

# 在这里我们想将图像调整为原始图像的一半

x,y= 2,2

# read an image using imread() function of cv2

# 我们只需要传递图像的路径

img = cv2.imread(r'C:/Users/user/Desktop/pic2.jpg',0)

# displaying the image using imshow() function of cv2

# 在此：第一个参数是框架的名称

# 第二个参数是图像矩阵

cv2.imshow('original image',img)

# 打印图像矩阵的形状

# 使用形状属性

print("original image shape:",img.shape)

# 这里我们换行，列像素。

# 我们分别取行和列的一半像素

# 因此它是图像矩阵的一半。

resize_img = img[::x,::y]

cv2.imshow('resize image',resize_img)

# 打印图像矩阵的形状

# 使用形状属性

print("resize image shape:",resize_img.shape)

输出结果