Question

我用以下方式创建了一个NumPy数组：

data = numpy.zeros((1, 15, 3), dtype = numpy.uint8)

然后我用RGB像素值填充这个数组，产生一个小的彩色图像，可以使用如下过程保存：

image = Image.fromarray(data)
image.save("image.png")

为了创建600 x 300像素的图像，我怎么能缩放NumPy数组的大小（没有插值）？

Answer 1

您可以按照评论中的建议使用numpy.kron，也可以使用以下选项

1]使用 PILLOW 维持宽高比

如果您想保持图片的宽高比，那么您可以使用thumbnail()方法

from PIL import Image

def scale_image(input_image_path,
            output_image_path,
            width=None,
            height=None):
    original_image = Image.open(input_image_path)
    w, h = original_image.size
    print('The original image size is {wide} wide x {height} '
          'high'.format(wide=w, height=h))

    if width and height:
        max_size = (width, height)
    elif width:
        max_size = (width, h)
    elif height:
        max_size = (w, height)
    else:
        # No width or height specified
        raise RuntimeError('Width or height required!')

    original_image.thumbnail(max_size, Image.ANTIALIAS)
    original_image.save(output_image_path)

    scaled_image = Image.open(output_image_path)
    width, height = scaled_image.size
    print('The scaled image size is {wide} wide x {height} '
          'high'.format(wide=width, height=height))


if __name__ == '__main__':
     scale_image(input_image_path='caterpillar.jpg',
                 output_image_path='caterpillar_scaled.jpg',
                 width=800)

我使用了Image.ANTIALIAS标记，它会应用高质量的下采样过滤器，从而产生更好的图像

2]使用 OpenCV

OpenCV具有cv2.resize()功能

import cv2
image = cv2.imread("image.jpg")   # when reading the image the image original size is 150x150
print(image.shape)
scaled_image = cv2.resize(image, (24, 24))  # when scaling we scale original image to 24x24 
print(scaled_image.shape)

输出
```
(150, 150)
(24, 24)
```
cv2.resize()函数还有插值作为参数，您可以通过它指定调整图像大小的方式
插入方法：
- 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。它可能是图像抽取的首选方法，因为它可以提供无莫尔条纹的结果。但是当图像被缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
- INTER_CUBIC - 4x4像素邻域的双三次插值
- INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域的Lanczos插值

3]使用 PILLOW 库

使用Image.resize()

from PIL import Image
image = Image.open("image.jpg")   # original image of size 150x150
resized_image = sourceimage.resize((24, 24), resample=NEAREST)  # resized image of size 24x24
resized_image.show()

4]使用 SK-IMAGE 库

使用skimage.transform.resize()

from skimage import io
image = io.imread("image.jpg")
print(image.shape)
resized_image = skimage.transform.resize(image, (24, 24))
print(resized_image.shape)

输出
```
(150, 150)
(24, 24)
```

5]使用 SciPy

使用scipy.misc.imresize()功能

import numpy as np
import scipy.misc

image = scipy.misc.imread("image.jpg")
print(image.shape)
resized_image = scipy.misc.imresize(x, (24, 24))
resized_image
print(resized_image.shape)

输出
```
(150, 150)
(24, 24)
```

Answer 2

在scikit-image中，我们有transform

from skimage import transform as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.random((1, 15, 3))*255
data = data.astype(np.uint8)
new_data = tf.resize(data, (600, 300, 3), order=0) # order=0, Nearest-neighbor interpolation
f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1,3, figsize=(10, 10))
ax1.imshow(data)
ax2.imshow(new_data)
ax3.imshow(tf.resize(data, (600, 300, 3), order=1))

Answer 3

以下是使用PIL调整存储在numpy数组中的图像大小的代码段。在此示例中，list(range(0, 8))是一个二维numpy数组。

img

在Python中，如何将存储为NumPy数组的图像缩放大小？

3 个答案: