如何在 python 中调整图像大小以进行机器学习？答案

【问题标题】：How do I resize images in python for machine learning?如何在 python 中调整图像大小以进行机器学习？
【发布时间】：2020-06-11 20:33:27
【问题描述】：

我使用图像数据集进行机器学习训练。每个图像的宽度为 64 像素，高度也为 64 像素。现在，我想使用来自谷歌的图像测试我的机器学习模型。问题是谷歌图像比训练图像大，我想调整它们的大小，使它们的高度和宽度为 64 像素（就像训练集中的图像一样）。有没有办法在python中做到这一点？我确实找到了一些方法，但它们都保持纵横比。所以，我无法达到 64 x 64 的大小。

【问题讨论】：

您打算使用哪个库进行机器学习？ Pytorch 有一个非常好的功能：torchvision.transforms.CenterCrop()，应该可以正常工作。
我正在从头开始制作逻辑回归模型。
不确定您在此处寻找什么。您是否需要将整个图像调整为给定大小，或者您想使用裁剪部分？
将整个图像调整为给定大小。
似乎默认情况下PIL不保持纵横比，所以我不确定问题是什么。

标签： python machine-learning image-processing python-imaging-library

【解决方案1】：

我在 PIL 中找到了调整图像大小且不保持纵横比的函数。

from PIL import Image
image = Image.open('./dataset/image.jpeg')
image= image.resize((64,64))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用 python-resize-image。

安装包：

pip install python-resize-image

例子：

from PIL import Image
from resizeimage import resizeimage

#open image file
with open('image.jpg', 'r+b') as fd_img:
    # create a PIL Image from file
    img = Image.open(fd_img)
    # resize image (contain)
    img = resizeimage.resize_contain(img, [64, 64])
    # covert to RBA incase it's RGBA
    img = img.convert("RGB")
    # save image
    img.save('resized-image.jpg', img.format)

【讨论】：