cv2.resize()和transform.resize()的区别

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常见的两种图片裁剪方式cv2.resize()和transform.resize()：

1、cv2.resize

通过cv2.resize()裁剪后的图片还是以numpy array的方式保存的， 数值的取值范围是（0~255）。

cv2.resize(src,dsize,
	dst=None,
	fx=None,
	fy=None,
	interpolation=None
)

参数：

• scr：原图

• dsize：输出图像尺寸

• fx：沿水平轴的比例因子

• fy：沿垂直轴的比例因子

• interpolation：插值方法

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import transform 
import numpy as np
import skimage.io as io  
 
train_dir = 'C:\\Users\\Administrator\\代码TRY\\1.jpg'

'''以cv2.imread方式读取图片并使用cv2.resize形式裁剪图片'''
img = cv2.imread('McGrady.jpg')
img = cv2.resize(img, (208, 208), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
plt.imshow(img) 

2、transform.resize

通过transform.resize()裁剪后的图片是以float64的格式存储的，数值的取值范围是（0~1）。

skimage.transform.resize(image, 
	output_shape
)

参数：

• image：需要改变尺寸的图片

• output_shape：新的图片尺寸

通常在制作tfrecord数据集的过程中，我们需要将其转换成numpy array的形式，具体代码如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import transform 
import numpy as np
import skimage.io as io  
 
train_dir = 'C:\\Users\\Administrator\\代码TRY\\1.jpg'

'''以io.imread方式读取图片并使用transform形式裁剪图片'''
# 读图并显示。
image = io.imread(train_dir)
plt.imshow(image)
image =transform.resize(image, (208, 208))
# 将图片的取值范围改成（0~255）。
img = image * 255
img = img.astype(np.uint8)   
plt.imshow(img) 

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