使用OpenCV进行图片的等比缩小 |21xrx.com

2023-10-24 03:37:38 深夜i -- --

OpenCV 图像处理缩小等比例缩放

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的开源计算机视觉库，可以用于处理图像和视频的各种应用程序。其中之一就是图片的等比缩小。

图片的等比缩小是指保持图像的宽高比，按比例缩小图像的尺寸。这种缩小方式常用于调整图像的大小，以适应使用要求或者优化图像展示效果。

使用OpenCV进行图片的等比缩小非常简单，可以通过以下几个步骤完成：

1. 加载图像：首先，需要从磁盘或其他来源加载图像。在OpenCV中，可以使用`cv2.imread()`函数加载图像，并将其存储为一个numpy数组。

python
import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread('input.jpg')

2. 确定缩小比例：接下来，需要确定要将图像缩小的比例。比例可以表示为一个小数，例如0.5表示将图像缩小为原始大小的一半。

python # 确定缩小比例 scale_percent = 0.5

3. 计算缩小后的尺寸：根据缩小比例，可以计算出缩小后的图像尺寸。首先获取原始图像的宽度和高度，然后将其乘以比例。

python
# 获取原始图像尺寸
width = int(image.shape[1] * scale_percent)
height = int(image.shape[0] * scale_percent)
# 缩小后的尺寸
dim = (width, height)

4. 缩小图像：借助OpenCV的`cv2.resize()`函数，可以根据计算得到的尺寸对图像进行缩小。

python
# 缩小图像
resized_image = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

在上述代码中，`interpolation`参数指定了图像的插值方法。`cv2.INTER_LINEAR`表示使用双线性插值，可以获得相对较平滑的缩小效果。

5. 显示缩小后的图像：最后，可以使用OpenCV的`cv2.imshow()`函数来显示缩小后的图像。

python
# 显示缩小后的图像
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`cv2.imshow()`用于显示缩小后的图像，`cv2.waitKey(0)`等待用户按下任意键继续运行，`cv2.destroyAllWindows()`用于关闭所有打开的窗口。

综上所述，使用OpenCV进行图片的等比缩小非常简单。通过加载图像、确定缩小比例、计算缩小后的尺寸、缩小图像以及显示缩小后的图像，可以轻松完成图片的等比缩小操作。无论是调整图像大小以适应使用要求，还是优化图像展示效果，OpenCV都是一个非常有用的工具。

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