既然 scipy.misc.imresize 已从 scipy 中删除，如何调整图像大小？答案

【问题标题】：How to resize an image now that scipy.misc.imresize has been removed from scipy?既然 scipy.misc.imresize 已从 scipy 中删除，如何调整图像大小？
【发布时间】：2020-09-11 08:25:30
【问题描述】：

我想使用一个使用scipy.misc.imresize 的旧脚本。但不幸的是，它完全从 scipy 中删除。我不明白它做了什么，所以什么代码将执行与上述行相同的操作。

我尝试使用skimage.transform.resize(image, (num_px*num_px*3, 1), order = 3) 但得到错误 - ValueError: cannot reshape array of size 12288 into shape (1200,1)

编辑：更多信息

它将图片分类为属于两组之一。

my_image = "anyimage.jpg" #any image form the internet

#Preprocessing the image
fname = "images/" + my_image
image = np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False))
image = image/255.
my_image = scipy.misc.imresize(image, size=(num_px,num_px)).reshape((1, num_px*num_px*3)).T #The original code which worked perfectly

my_predicted_image = predict(d["w"], d["b"], my_image) #predict function uses 
#linear regression where the third parameter must be data of 
#size (num_px * num_px * 3, number of examples)

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Alternative to scipy.misc.imresize()
没有。我已经相应地编辑了问题
请提供更多详细信息（最好是minimal reproducible example），也许有人可以帮助您。目前，我们只是根据部分错误消息和没有数据进行猜测。
这有帮助吗？

标签： python python-3.x numpy scipy scikit-image

【解决方案1】：

您可以使用 pillow 执行相同的操作，而不是使用已弃用和删除的 scipy 图像例程 imread() 和 imresize()，因为 @987654325 需要它@函数工作。

from PIL import Image
import numpy as np

my_image = "anyimage.jpg" #any image form the internet
fname = "images/" + my_image

num_px = 20  # a guess based on the shape of (1200, 1) in your error message

#Preprocessing the image
image = Image.open(fname).resize(size=(num_px, num_px))  # use PIL to open and reshape image
my_image = np.array(image, dtype=float) / 255  # convert to numpy array and scale values
my_image = my_image.reshape((1, num_px*num_px*3)).T  # reshape and transpose

my_predicted_image = predict(d["w"], d["b"], my_image) #predict function uses 
#linear regression where the third parameter must be data of 
#size (num_px * num_px * 3, number of examples)

【讨论】：

【解决方案2】：

from PIL import Image
import numpy as np

my_image = "anyimage.jpg" #any image form the internet
fname = "images/" + my_image

#Preprocessing the image
image = Image.open(fname).resize(size=(num_px, num_px))  # use PIL to open and reshape image
my_image = np.array(image, dtype=float) / 255  # convert to numpy array and scale values
my_image = my_image.reshape((1, num_px*num_px*3)).T  # reshape and transpose

my_predicted_image = predict(d["w"], d["b"], my_image)

【讨论】：

只需从上述解决方案中删除 num_px = 20