使用 PIL 调整大小的正确方法来替换 scipy.misc.imresize答案

【问题标题】：Using PIL resize the right way to replace scipy.misc.imresize使用 PIL 调整大小的正确方法来替换 scipy.misc.imresize
【发布时间】：2020-04-07 09:46:27
【问题描述】：

我继承了旧代码，由于 scipy 的更新，我现在必须将 scipy.misc.imresize 替换为 PIL.Image.resize。

这是原始代码

# xn.shape = (519, 20)
xnr = scipy.misc.imresize(xn, (200, xn.shape[1]))
# xnr.shape = (200, 20) i think ?
SomeOtherArray[i, :] = xnr.flatten()

按照here的建议，我应该打电话给np.array(Image.fromarray(arr).resize())

# xn.shape = (519, 20)
xnr = np.array(Image.fromarray(xn).resize((200, xn.shape[1])))
# xnr.shape = (20, 200) !!! Not (200, 20)
SomeOtherArray[i, :] = xnr.flatten()

问题1：xnr = scipy.misc.imresize(xn, (200, xn.shape[1])) 给出(200, 20) 的形状是否正确

问题 2：我如何使在使用 PIL 之后，xnr 是正确的，正如原始代码中先前所预期的那样？

【问题讨论】：

标签： python scipy python-imaging-library image-resizing resize-image

【解决方案1】：

由于 Numpy 和 PIL 之间的维度顺序不同，这有点令人困惑。

PIL 中的图像大小为(width, height)

但是，表示图像的 Numpy 数组的形状为 (height, width)。

下面的 sn-p 说明了这一点：

import numpy as np
from numpy import random
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

random.seed()
xn = random.randint(0, 255, (539,20), dtype=np.uint8)

im = Image.fromarray(xn)

print(im.size)

plt.imshow(im, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.show()

所以当调用Image.fromarray(xn) 时，你会得到一张 20 宽 x 539 高的图片。

现在Image.fromarray(xn).resize((200, xn.shape[1]))是一张200宽×20高的图片，将原来的539高度缩小到20，把原来的20宽度拉伸到200。

如果你想保持原来20的宽度，把539的高度缩小到200，你应该这样做：

Image.fromarray(xn).resize((xn.shape[1], 200))

相比之下，scipy.misc.imresize(xn, (200, 20)) 返回一个形状为 (200, 20) 的数组，如文档中所述：

大小：整数、浮点数或元组

int - 当前大小的百分比。

float - 当前大小的分数。

tuple - 输出图像的大小（高度，宽度）。

【讨论】：