python-关于改变图片的大小-resize

本文介绍了两种常见的图片尺寸调整方法:一种使用Python的PIL库,另一种使用OpenCV库。通过调整图片尺寸,可以确保图像数据的一致性,这对于后续的图像处理任务至关重要。

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第一种:用Image

root = ''
pic = Image.open(root)
pic = pic.resize((220, 220))

第二种:用cv2

root = ''
crop_size = (320, 480)
img = cv2.imread(root)
img_new = cv2.resize(img, crop_size, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

Note: 参数interpolation不能少

CV_INTER_NN - 最近邻插值,  

CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)  

CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法..  

CV_INTER_CUBIC - 立方插值. 

### 使用Python调整图像像素大小 #### 方法一:通过Pillow库实现 可以利用 `Pillow` 库中的 `resize()` 方法来改变图像的像素大小。此方法接受一个元组参数,表示目标宽度和高度,并返回一个新的具有指定尺寸的图像对象[^1]。 以下是具体代码示例: ```python from PIL import Image # 打开原始图片 image = Image.open('unsplash_01.jpg') # 调整图像大小至新的分辨率(400x400) new_image = image.resize((400, 400)) # 将新图保存到文件 new_image.save('image_400.jpg') ``` 验证原图与处理后的尺寸差异可以通过打印 `.size` 属性完成: ```python print(image.size) # 输出: 原始图像尺寸 (1200, 776) print(new_image.size) # 输出: 新图像尺寸 (400, 400)[^1] ``` #### 方法二:通过OpenCV库实现 另一种方式是借助 OpenCV 的 `cv2.resize()` 函数来进行同样的操作。该函数同样接收输入图像以及目标宽高作为参数[^2]。 下面展示了一个基于 OpenCV 实现的例子: ```python import cv2 # 加载一张彩色图片 img = cv2.imread('unsplash_01.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 修改其分辨率为自定义值比如800*600 resized_img = cv2.resize(img, (800, 600), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 存储修改过的版本回磁盘上 cv2.imwrite('opencv_resized_image.jpg', resized_img) ``` 注意,在上述例子中我们选择了线性插值法 (`INTER_LINEAR`) 来保持较好的画质效果。 ### 总结 无论是采用 Pillow 还是 OpenCV 都能有效地达到更改图像像素的目的。两者各有优劣之处——如果仅需简单的图形编辑功能,则建议选用轻量级框架如 Pillow;而对于更复杂的计算机视觉任务来说,可能需要依赖于更为强大的工具集像 OpenCV 提供的功能集合。
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