如何用Python OpenCV调整图像大小而不使用任何插值方法？
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计547个文字，预计阅读时间需要3分钟。
def resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): 使用vanilla resize，若不修改默认参数，则对原图像进行插值操作。 不论是放大还是缩小图片，都通过插值产生结果。
如下所示：
def resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None):
如果使用vanilla resize，不改变默认参数，就会对原图像进行插值操作。不关你是扩大还是缩小图片，都会通过插值产生新的像素值。
对于语义分割，target的处理，如果是对他进行resize操作的话。就希望不产生新的像素值，因为他的颜色信息，代表了像素的类别信息。
但是我们有时候希望resize之后不产生新的像素值，而是产生利用最近邻点的像素值作为新产生的像素值。要实现这个操作只需要将interpolation=cv2.INTER_NEAREST，这个参数的默认值是双线性插值，几乎必然会产生新的像素值。
本文共计547个文字，预计阅读时间需要3分钟。
def resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None): 使用vanilla resize，若不修改默认参数，则对原图像进行插值操作。 不论是放大还是缩小图片，都通过插值产生结果。
如下所示：
def resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None):
如果使用vanilla resize，不改变默认参数，就会对原图像进行插值操作。不关你是扩大还是缩小图片，都会通过插值产生新的像素值。
对于语义分割，target的处理，如果是对他进行resize操作的话。就希望不产生新的像素值，因为他的颜色信息，代表了像素的类别信息。
但是我们有时候希望resize之后不产生新的像素值，而是产生利用最近邻点的像素值作为新产生的像素值。要实现这个操作只需要将interpolation=cv2.INTER_NEAREST，这个参数的默认值是双线性插值，几乎必然会产生新的像素值。