cv2.resize()函数的使用细节解析

一、resize函数的基本介绍

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()函数在图像处理中被经常使用，用来缩小或放大图像。它接收两个参数，一个是要处理的图像，另一个是目标大小。目标大小是用元组表示的，元组中的第一个数为目标宽度，第二个数为目标高度。在上面的代码中，我们将原始图片test.jpg缩放成400×400尺寸的新图片。

二、resize函数的参数详解

1. interpolation参数

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()

默认情况下，resize函数的插值方法(interpolation)默认为cv2.INTER_LINEAR，即线性插值。但是，在放大或者缩小图像时，需要使用不同的插值方法，例如cv2.INTER_AREA等。上述代码中的cv2.INTER_AREA方法是最适合于缩小图像的插值方法，更多的插值方法可以参考opencv官方文档。

2. fx和fy参数

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()

当我们需要按比例缩放图像时，我们可以使用fx和fy参数。这两个参数分别表示在水平和垂直方向上的缩放比例。如果我们只想在一个方向上缩放，另一个方向使用1作为缩放比例即可。

三、resize函数的一些应用场景

1. 缩放图像至指定大小

有时，我们需要将一张图片缩放至指定的大小，以适应某些特定的显示需求。

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. 调整图像大小以适应屏幕

有时我们需要将一张图像适应于屏幕的大小，以获取最佳的显示效果。

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. 调整图像大小以适应打印

有时我们需要将一张图像适应于打印，以达到更好的打印效果。

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、总结

本文对cv2.resize函数做了详细的介绍，并给出了一些常见的使用场景，如缩放图像至指定大小、调整图像大小以适应屏幕及打印等。希望本文能给读者带来一些有益的启示。