Cv2.resize: примеры (PYTHON)

Примеры использования функции

Изменение до точного размера:

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
resized = cv2.resize(image, (300, 200))
print(resized.shape)  # (200, 300, 3) - Высота, Ширина, Каналы

(200, 300, 3)

Масштабирование с использованием коэффициентов:

resized_f = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=1.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
print(resized_f.shape)

(original_height*1.5, original_width*0.5, 3)

Использование разных методов интерполяции:

nearest = cv2.resize(image, (100,100), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
area = cv2.resize(image, (100,100), interpolation=cv2.INTER_AREA)

Альтернативные функции в Python

Библиотека scikit-image предлагает функцию skimage.transform.resize. Она работает с изображениями в формате с плавающей точкой в диапазоне [0, 1] и может сохранять или изменять количество цветовых каналов. Ее предпочтительно использовать в научных и исследовательских задачах из-за интеграции с другими инструментами scikit-image.

Библиотека PIL (Pillow) содержит метод Image.resize. Он прост в использовании, поддерживает различные фильтры ресэмплинга (например, Image.Resampling.LANCZOS) и хорошо подходит для задач веб-разработки и базовой обработки изображений. Для интеграции с конвейерами OpenCV может потребоваться конвертация форматов.

Аналоги функции в других языках

JavaScript (с использованием Canvas):

const canvas = document.createElement('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
canvas.width = newWidth;
canvas.height = newHeight;
ctx.drawImage(sourceImage, 0, 0, newWidth, newHeight);
const resizedData = ctx.getImageData(0, 0, newWidth, newHeight);

Java (с использованием OpenCV для Java): API практически идентично Python.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
...
Mat src = Imgcodecs.imread("image.jpg");
Mat dst = new Mat();
Imgproc.resize(src, dst, new Size(300, 200));

PHP (с использованием библиотеки GD):

$srcImage = imagecreatefromjpeg('image.jpg');
$dstImage = imagescale($srcImage, 300, 200);
imagejpeg($dstImage, 'resized.jpg');

Основное отличие в синтаксисе и используемых библиотеках, но принцип задания нового размера и метода интерполяции сохраняется.

Типичные ошибки при работе с функцией

Передача размера в неверном порядке. Функция ожидает (ширина, высота), а размер изображения (numpy.shape) возвращается как (высота, ширина).

# Ошибка: перепутаны местами высота и ширина.
resized_wrong = cv2.resize(image, (image.shape[0], image.shape[1]))
print(resized_wrong.shape) # Может привести к неожиданному результату.

Попытка изменить размер изображения, которое не загружено (равно None).

image = cv2.imread('non_existent_file.jpg')
if image is None:
    print('Изображение не загружено')
else:
    resized = cv2.resize(image, (100, 100)) # Без проверки упадёт ошибка.

Несоответствие типа данных или количества каналов при использовании некоторых методов интерполяции с масками или одноканальными изображениями.

Изменения в новых версиях OpenCV

Начиная с версии OpenCV 4.x, серьезных изменений в сигнатуре функции cv2.resize не было. Основные обновления касаются оптимизации внутренних алгоритмов интерполяции для повышения быстродействия, особенно при работе с большими изображениями и использованием аппаратного ускорения. Рекомендуется всегда использовать актуальную стабильную версию библиотеки.

Расширенные примеры применения

Изменение размера с сохранением пропорций (масштабирование по большей стороне):

def resize_with_aspect_ratio(image, width=None, height=None):
    h, w = image.shape[:2]
    if width is None and height is None:
        return image
    if width is None:
        ratio = height / float(h)
        dim = (int(w * ratio), height)
    else:
        ratio = width / float(w)
        dim = (width, int(h * ratio))
    return cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

resized_prop = resize_with_aspect_ratio(image, width=300)

Пакетное изменение размера для набора изображений:

import os
input_dir = 'input_images/'
output_dir = 'resized_images/'
target_size = (224, 224)
for filename in os.listdir(input_dir):
    img = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename))
    if img is not None:
        resized_img = cv2.resize(img, target_size)
        cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, filename), resized_img)

Изменение размера только области интереса (ROI):

roi = image[50:200, 100:300]  # Выделение области
resized_roi = cv2.resize(roi, (400, 100))
image[10:110, 10:410] = resized_roi  # Вставка обратно

Создание пирамиды изображений (уменьшение в несколько раз):

layer = image.copy()
pyramid = [layer]
for i in range(3):
    layer = cv2.resize(layer, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    pyramid.append(layer)