python学opencv|读取图像（七）抓取像素数据顺利修改图像大小

【1】引言

前序我们已经学习图像的基本读取操作，文章链接为：

python学opencv|读取图像-CSDN博客

也掌握了彩色图像的保存：

python学opencv|读取图像（二）保存彩色图像_python opencv 读取图像转为彩色-CSDN博客

以及图像的放大和缩小：

python学opencv|读取图像（三）放大和缩小图像_python cv 调整图像大小-CSDN博客

在此基础上，我们也许会想到，调整图像大小如何做到精准控制，比如就想把图像的长宽做成一样大，此时该如何设置各个方向上的像素放大或者缩小因子？

带着这个目标，我们一起学习今天的内容。

【2】方法论

要想精准控制图片的像素，最基本的是先知道原始图片的像素。

在前述学习进程中，我们恰好知道了如何获取图片像素：

python学opencv|读取图像（五）读取灰度图像像素-CSDN博客

在此基础上，我们就可以灵活设置放大或者缩小因子，实现图片优化目标。

【3】代码测试

以python学opencv|读取图像（三）放大和缩小图像_python cv 调整图像大小-CSDN博客

文章的代码wield基础，使用的图片名为cv.png。

原始代码和图片如下：

import cv2  # 引入CV模块

# 读取图片
image = cv2.imread('cv.png')

# 定义放大因子
scale_factor = 0.5

# 放大图片，使用立方插值
scaled_image = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # INTER_CUBIC插值

# 保存结果
cv2.imwrite('scaled_cv-22-INTER_CUBIC.png', scaled_image)

# 显示结果
cv2.imshow('Scaled Image', scaled_image)
cv2.waitKey( )
cv2.destroyAllWindows()

图1

添加一行代码同时显示改后的图片：

cv2.imshow('Image', image)

运行后的效果为：

图2

此时的完整代码为：

import cv2  # 引入CV模块

# 读取图片
image = cv2.imread('cv.png')

# 定义放大因子
scale_factor = 0.5

# 放大图片，使用立方插值
scaled_image = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # INTER_CUBIC插值

# 保存结果
cv2.imwrite('scaled_cv-22-INTER_CUBIC.png', scaled_image)

# 显示结果
cv2.imshow('Scaled Image', scaled_image)
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey( )
cv2.destroyAllWindows()

以此为例，按需设置放大和缩小因子，可实现自由优化图片大小。