Numpy、CV2 和 Python2.7 实现 RGB 图像的调整大小

在本文中，我们将介绍使用 Numpy、CV2 和 Python2.7 来调整 RGB 图像大小的方法。

阅读更多：Numpy 教程

背景知识

在计算机视觉的领域中，调整图像大小是一项经常使用的任务。在实际的应用中，图像尺寸可能需要变化以适应应用场景。例如，图像可能需要缩小以适应屏幕大小或输入分辨率，或者需要增加分辨率以更好地突出重要信息。

常用的图像调整方法之一是使用 Numpy 和 OpenCV 库中的函数来调整图像大小。在我们的示例中，我们将使用 Python 2.7、Numpy 和 OpenCV 来演示如何调整 RGB 图像的大小。

实现步骤

本节将介绍将 RGB 图像大小调整到指定大小的基本步骤，并提供一些具体的代码示例。

显示图像

在操作图像之前，我们可以使用 matplotlib 库来显示图像以便我们了解图像的属性。图像读取完成后，我们可以使用以下代码来显示图像：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.jpg')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

调整图像大小

在使用 Python 和 Numpy 调整图像大小时，我们可以使用 Numpy 中的 resize 函数。同时为了保持图像的质量，我们可以使用 OpenCV 的函数来执行颜色空间转换。下面是一个基本的示例，使用 Numpy 和 OpenCV 来将 RGB 图像从原始大小改变为新的大小：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.jpg')

# 将RGB图像转换为BGR
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 调整图像大小为 (500, 500)
img_resized = cv2.resize(img, (500, 500))

# 显示调整后的图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_resized, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

调整图像大小（保持长宽比）

有时候我们需要在保持图像长宽比的条件下调整图像大小。在这种情况下，我们可以通过计算目标高度和宽度来维护图像的长宽比。下面是一个基本的示例，使用 Numpy 和 OpenCV 来将 RGB 图像从原始大小改变为新的大小，并保持原有长宽比：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.jpg')

# 将RGB图像转换为BGR
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 计算图像的宽度、高度和长宽比
height, width, channels = img.shape
aspect_ratio = width / height

# 目标图像的高度和宽度
new_width = 1000
new_height = int(new_width / aspect_ratio)

# 调整图像大小并保持长宽比
img_resized = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

# 显示调整后的图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_resized, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()