如何在python中更快地调整图像大小答案

【问题标题】：How to resize an image faster in python如何在python中更快地调整图像大小
【发布时间】：2017-06-28 06:19:19
【问题描述】：

我有一个图像，即像素值数组，可以说是 5000x5000（这是典型尺寸）。现在我想把它扩大2倍到10kx10k。 (0,0) 像素值的值转到展开图像中的 (0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)。

之后，我使用 scipy.interpolate.rotate 旋转展开后的图像（考虑到我的数组大小，我相信没有比这更快的方法了）

接下来我必须再次将这个 10kx10k 数组调整为原始大小，即 5kx5k。为此，我必须在扩展图像中取 (0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1) 的平均像素值，并将它们放入新图像。

然而事实证明，这整个过程是一个昂贵的过程，并且考虑到我的数组的大小需要很多时间。 有更快的方法吗？ 我正在使用以下代码来扩展原始图像

#Assume the original image is already given
largeImg=np.zeros((10000,10000), dtype=np.float32)
for j in range(5000):
    for k in range(5000):
          pixel_value=original_img[j][k]
          for x in range((2*k), (2*(k+1))):
                for y in range((2*j), (2*(j+1))):
                    largeImg[y][x] = pixel_value

类似的方法用于在旋转后将图像缩小到原始大小。

【问题讨论】：

标签： python arrays image numpy scipy

【解决方案1】：

在 numpy 中你可以使用repeat:

large_img = original_img.repeat(2, axis=1).repeat(2, axis=0)

和

final_img = 0.25 * rotated_img.reshape(5000,2,5000,2).sum(axis=(3,1))

或使用scipy.ndimage.zoom。这可以为您提供比 numpy 方法更平滑的结果。

【讨论】：

【解决方案2】：

有一个不错的库，它可能包含处理图像所需的所有功能，包括旋转：

http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.transform.html#skimage.transform.rotate

【讨论】：