Python使用OpenCV转换图像大小
作者：Tech Synapse
在Python中，使用OpenCV库来转换图像大小是一个常见的操作，它可以帮助你调整图像到特定的尺寸，以适应不同的应用场景，比如图像预处理、模型输入等。下面是一个详细的代码示例，展示了如何使用OpenCV来转换图像的大小。
首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果还没有安装，可以通过pip安装：
pip install opencv-python
接下来，是一个完整的Python脚本，它加载一个图像文件，将其大小转换为指定的宽度和高度，然后显示并保存转换后的图像。
import cv2
def resize_image(input_image_path, output_image_path, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
"""
调整图像大小
:param input_image_path: 输入图像的路径
:param output_image_path: 输出图像的路径
:param width: 目标宽度，如果为None，则不改变宽度
:param height: 目标高度，如果为None，则不改变高度
:param inter: 插值方法，默认为cv2.INTER_AREA（适用于缩小图像）
:return: None
"""
# 读取图像
image = cv2.imread(input_image_path)
if image is None:
print(f"Error: Unable to load image at {input_image_path}")
return
# 检查是否指定了宽度和高度
if width is None and height is None:
print("Error: Both width and height cannot be None.")
return
# 如果只指定了宽度或高度，则计算另一个维度以保持图像的宽高比
if width is None:
width = int(image.shape[1] * (height / float(image.shape[0])))
elif height is None:
height = int(image.shape[0] * (width / float(image.shape[1])))
# 调整图像大小
resized_image = cv2.resize(image, (width, height), interpolation=inter)
# 显示图像（可选）
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0) # 等待按键
cv2.destroyAllWindows()
# 保存图像
cv2.imwrite(output_image_path, resized_image)
# 使用示例
input_image = 'path_to_your_image.jpg' # 替换为你的图像路径
output_image = 'resized_image.jpg'
resize_image(input_image, output_image, width=640, height=480)在这个示例中，resize_image函数接受输入图像的路径、输出图像的路径、目标宽度、目标高度以及插值方法作为参数。它首先读取图像，然后检查是否指定了宽度和高度。如果只指定了其中一个，则根据原始图像的宽高比计算另一个维度。之后，使用cv2.resize函数调整图像大小，并通过cv2.imshow显示图像（这是可选的，主要用于调试），最后使用cv2.imwrite保存调整大小后的图像。
请确保将'path_to_your_image.jpg'替换为你自己的图像文件路径，并根据需要调整目标宽度和高度。
这里我会提供一个稍微不同的例子，这次我们将专注于只指定宽度或高度中的一个参数，让OpenCV自动根据原始图像的宽高比计算另一个维度，以确保图像不会失真。
import cv2
def resize_image_keep_aspect_ratio(input_image_path, output_image_path, max_width=None, max_height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
"""
调整图像大小，同时保持宽高比
:param input_image_path: 输入图像的路径
:param output_image_path: 输出图像的路径
:param max_width: 最大宽度，如果为None，则不限制宽度
:param max_height: 最大高度，如果为None，则不限制高度
:param inter: 插值方法，默认为cv2.INTER_AREA（适用于缩小图像）
:return: None
"""
# 读取图像
image = cv2.imread(input_image_path)
if image is None:
print(f"Error: Unable to load image at {input_image_path}")
return
# 获取原始图像的宽高
height, width = image.shape[:2]
# 计算新的尺寸
if max_width is None and max_height is None:
print("Error: Both max_width and max_height cannot be None.")
return
elif max_width is None:
max_width = int(width * (max_height / float(height)))
elif max_height is None:
max_height = int(height * (max_width / float(width)))
else:
# 确保宽度和高度不会超过指定的最大值，同时保持宽高比
ratio = min(max_width / width, max_height / height)
max_width = int(width * ratio)
max_height = int(height * ratio)
# 调整图像大小
resized_image = cv2.resize(image, (max_width, max_height), interpolation=inter)
# 保存图像
cv2.imwrite(output_image_path, resized_image)
# 可选：显示图像（注意，在生产环境中通常不会这样做）
# cv2.imshow('Resized Image with Aspect Ratio', resized_image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
# 使用示例
input_image = 'your_image.jpg' # 替换为你的图像文件路径
output_image = 'resized_image_with_aspect_ratio.jpg'
resize_image_keep_aspect_ratio(input_image, output_image, max_width=800) # 只指定最大宽度
# 或者
# resize_image_keep_aspect_ratio(input_image, output_image, max_height=600) # 只指定最大高度在这个例子中，resize_image_keep_aspect_ratio 函数允许你通过指定最大宽度或最大高度来调整图像大小，同时保持图像的原始宽高比。如果同时指定了最大宽度和最大高度，函数将计算一个缩放比例，该比例是两者中较小的那个，以确保图像不会超过这两个限制中的任何一个。
请记得将 'your_image.jpg' 替换为你自己的图像文件路径，并根据需要调整 max_width 或 max_height 参数。如果你想要查看调整大小后的图像，可以取消注释与 cv2.imshow 相关的代码行。但在实际的生产环境中，通常不会这样做，因为 cv2.imshow 需要一个GUI环境来显示图像。
以上就是Python使用OpenCV转换图像大小的详细内容，更多关于Python OpenCV图像大小的资料请关注脚本之家其它相关文章！