skimage.transform.resize() 到原始大小答案

【问题标题】：skimage.transform.resize() to the original sizeskimage.transform.resize() 到原始大小
【发布时间】：2022-01-17 22:06:30
【问题描述】：

a = np.array([[1,1],[1,1]])
skimage.transform.resize(a, (a.shape))

array([[6.98491931e-10, 6.98491931e-10],
       [6.98491931e-10, 6.98491931e-10]])

我期望输出与原始矩阵相同，因为我没有缩小尺寸。是用零填充矩阵吗？

【问题讨论】：

标签： resize scikit-image

【解决方案1】：

简短回答。虽然不是最佳解决方案，但您可以使用 preserve_range=True 解决这个“问题”。

skimage.transform.resize(a, a.shape, preserve_range=True)

长答案。 skimage 需要在调整图像大小之前将图像转换为浮动，因为会发生所有插值数学。现在，用于此转换的方法将取决于数组的数据类型。在您的示例中，它可能是 int32（如果我在我的机器上运行您的代码，我会得到 int64）。因此，最大值为 2^31-1。你从调整大小函数中得到的矩阵大约是 1/(2^31-1)。因此转换是正确的。那么，解决您的问题的最佳方法是什么？

最佳解决方案使用 skimage 支持的数据类型创建一个数组，调整其大小，并（如有必要）将其恢复为原始数据类型。

a = np.array([[1,1],[1,1]], dtype=np.uint8)
b = skimage.transform.resize(a, a.shape)
c = skimage.img_as_ubyte(b)

>>> a
array([[1, 1],
       [1, 1]], dtype=uint8)
>>> b
array([[0.00392157, 0.00392157],
       [0.00392157, 0.00392157]])
>>> c
array([[1, 1],
       [1, 1]], dtype=uint8)

【讨论】：