609-1189943-BGR色彩模式图像缩放.sy.md

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opencv

回忆

• 上次我们研究了彩色图片的数据结构
  • 三维矩阵
    • 高度
    • 宽度
    • BGR三色元组
• 可以自己定制某种特殊的图像
• 也可以复制现有图像的某个矩阵范围
• 可以对矩阵进行裁切操作吗？
• 可以直接设置高度和宽度吗？🤔

缩放为原图的四分之一

import cv2
img = cv2.imread("/home/shiyanlou/kun1.png")
imgInfo = img.shape
print(imgInfo)
height = imgInfo[0]        # 获取图片高度
width = imgInfo[1]        # 获取图片宽度
dstHeight = int(height * 0.5)        # 设置目标高度为原始高度的一半
dstWidth = int(width * 0.5)        # 设置目标宽度为原始高度的一半
dst = cv2.resize(img, (dstWidth,dstHeight))        # 参数1位图片，参数2位缩放后的像素
cv2.imshow('image', dst)
cv2.waitKey(0)

• 效果

直接缩放图片

import cv2         
image = cv2.imread("/home/shiyanlou/kun1.png")
resized = cv2.resize(image, (200, 100), interpolation=cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('Resized Image',resized)
cv2.waitKey(3000)                                                   
print(resized.shape)
cv2.imwrite('./resized_img.png',resized)

• 指定大小进行缩放

• 可以放大得更大一点吗？

更大放大

import cv2
img = cv2.imread("/home/shiyanlou/kun1.png")
imgInfo = img.shape
print(imgInfo)
height = imgInfo[0]        # 获取图片高度
width = imgInfo[1]        # 获取图片宽度
dstHeight = int(height * 2)        # 设置目标高度为原始高度的一半
dstWidth = int(width * 2)        # 设置目标宽度为原始高度的一半
dst = cv2.resize(img, (dstWidth,dstHeight))        # 参数1位图片，参数2位缩放后的像素
cv2.imshow('image', dst)
cv2.waitKey(0)

• 可以放大成原来四倍

• 缩放时候还有什么需要注意的吗？

插值算法

• interpolation=cv.INTER_NEAREST

import cv2
img = cv2.imread("/home/shiyanlou/kun1.png")
imgInfo = img.shape
print(imgInfo)
height = imgInfo[0]        # 获取图片高度
width = imgInfo[1]        # 获取图片宽度
dstHeight = int(height * 2)        # 设置目标高度为原始高度的一半
dstWidth = int(width * 2)        # 设置目标宽度为原始高度的一半
dst = cv2.resize(img, (dstWidth,dstHeight), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)        # 参数1位图片，参数2位缩放后的像素
cv2.imshow('image', dst)
cv2.waitKey(0)

• 不同的插值算法会有什么不同的效果吗？

准备头部

import cv2
img = cv2.imread("/home/shiyanlou/kun1.png")
img = img[77:127,216:260]
imgInfo = img.shape
print(imgInfo)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)

• 先把头部准备出来

• 然后对比两种插值算法

比较插值算法

import cv2
img = cv2.imread("/home/shiyanlou/kun1.png")
img = img[77:127,216:260]
imgInfo = img.shape
print(imgInfo)
cv2.imshow('image', img)
height = imgInfo[0]       
width = imgInfo[1]       
dstHeight = int(height * 3)      
dstWidth = int(width * 3)      
dst = cv2.resize(img, (dstWidth,dstHeight), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)        
cv2.imshow('INTER_NEAREST', dst)
dst = cv2.resize(img, (dstWidth,dstHeight), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)        
cv2.imshow('INTER_CUBIC', dst)
cv2.waitKey(0)

• 效果

• 两种插值算法还是有区别的

总结

• 图像可以进行缩放操作
  • 可以按照比例
  • 也可以指定高度和宽度
• 在缩放的时候
  • 可以使用不同的插值算法
• 还有什么好玩呢？？🤔
• 我们下次再说 👋