opencv for python （9）图片的扩展和缩放批量处理图片

最新推荐文章于 2023-02-20 21:14:18 发布

是水

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文章标签： python 函数图片 opencv

本文介绍了如何使用OpenCV的cv2.resize()函数在Python中进行图片的缩放和扩展，详细讲解了比例因子fx、fy和不同插值方法如INTER_NEAREST、INTER_LINEAR等。此外，还提供了一个简单的Python程序实例，演示了如何批量处理图片。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

cv2.resize(img,None,fx = 2,fy = 2,interpolation =cv2.INTER_CUBIC)
函数fx和fy是X轴和Y轴的比例因子，interpolation是插值方法如下所示：
插值方法：
INTER_NEAREST - 最近邻居插值
INTER_LINEAR - 双线性插值（默认使用）
INTER_AREA - 使用像素区域关系重采样。这可能是图像抽取的首选方法，因为它可以产生无莫尔效应的结果。但是当图像放大时，它与INTER_NEAREST 方法类似。
INTER_CUBIC - 在4x4像素邻域上的双三次插值
INTER_LANCZOS4 - 在8x8像素邻域上的Lanczos插值

import cv2  
import numpy  as np    
img = cv2.imread('test.jpg')
res = cv2.resize(img,None,fx = 2,fy = 2,interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

while(1):
    cv2.imshow('res',res)
    cv2.imshow('img',img)

    if cv2.waitKey(1)&0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

用简单的python程序批量处理照片

import cv2  
import numpy  as np    


Direct='C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\kk\\'
txt_string = open(Direct+"cam.txt",'r').read()
img_names = txt_string.splitlines()
for ii in range(len(img_names)):
    print ii+1
    filename1 = Direct+ img_names[ii]
    print filename1
    img = cv2.imread(filename1)
    res = cv2.resize(img,None,fx = 0.5,fy = 0.5,interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imwrite(Direct+'a'+img_names[ii]+'.JPG',res)
    print Direct+'a'+img_names[ii]+'.JPG'
    if cv2.waitKey(1)&0xFF == 27:
        break