使用 cv2 调整图像大小答案

【问题标题】：Resizing image with cv2使用 cv2 调整图像大小
【发布时间】：2019-04-27 06:56:22
【问题描述】：

我正在尝试将原始 32x32 中从 cifar10 检索到的图像调整为 96x96 以用于 MobileNetV2，但是我遇到了这个错误。尝试了各种解决方案，但似乎没有任何效果。

我的代码：

for a in range(len(train_images)):
    train_images[a] = cv2.resize(train_images[a], dsize=(minSize, minSize), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

我得到的错误：

----> 8     train_images[a] = cv2.resize(train_images[a], dsize=(minSize, minSize), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
ValueError: could not broadcast input array from shape (96,96,3) into shape (32,32,3)

【问题讨论】：

由于您没有在其他任何地方使用索引a，您可以将for 循环更改为for img in train_images: 并将train_images[a] 替换为img

标签： python tensorflow cv2

【解决方案1】：

有时您必须将图像从 RGB 转换为灰度。如果这是问题所在，您唯一应该做的就是gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)，调整图像大小，然后再次resized_image = cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

我从来没有遇到过这个错误，但是如果第一个选项不起作用，您可以尝试使用枕头调整图像大小，如下所示：

from PIL import Image

im = Image.fromarray(cv2_image)
nx, ny = im.size
im2 = im.resize((nx*2, ny*2), Image.LANCZOS)
cv2_image = cv2.cvtColor(numpy.array(im2), cv2.COLOR_RGB2BGR)

你可以把它变成一个函数并在列表推导中调用它。我希望这能解决你的问题:)

【讨论】：

无论如何感谢您的回答，我支持它以使其不再是负面的，显然有些人否决了此页面中的所有答案。设法通过重新分配并将其附加到新数组而不是替换来使其工作。而且我不确定更改为灰度是否会影响结果，所以我会坚持暂时不更换！还是谢谢

【解决方案2】：

这仅仅是因为您正在从 train_images 读取 32x32 图像并尝试将重新整形的图像 (96x96) 保存在同一个数组中，这是不可能的！尝试类似：

train_images_reshaped = np.array((num_images, 96, 96, 3))
for a in range(len(train_images)):
    train_images_reshaped[a] = cv2.resize(train_images[a], dsize=(minSize, minSize), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

【讨论】：

所以数组中的图片无法替换？
不，因为原来的numpy数组大小是固定的。
可以更换。
当我将它附加到一个新数组中时，该错误不再出现。知道如何检查图像是否确实调整了大小吗？
我打印出前后图像的长度，值确实从 32 变为 96。谢谢

【解决方案3】：

OpenCV 中有一些插值算法。比如——

INTER_NEAREST – 最近邻插值
INTER_LINEAR – 双线性插值（默认使用）
INTER_AREA – 使用像素区域关系重新采样。它可能是一个图像抽取的首选方法，因为它不会产生莫尔条纹结果。但是当图像被缩放时，它类似于 INTER_NEAREST 方法。
INTER_CUBIC – 4×4 像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 – 8×8 像素邻域上的 Lanczos 插值

代码：

image_scaled=cv2.resize(image,None,fx=.75,fy=.75,interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
img_double=cv2.resize(image,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
image_resize=cv2.resize(image,(200,300),interpolation=cv2.INTER_AREA)
image_resize=cv2.resize(image,(500,400),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

您也可以在此处找到有关 python 实现的详细信息：How to resize images in OpenCV python

【讨论】：