背景拉伸 算法 opencv opencv 图片拉伸

图片缩放用到的主要函数是：cv2.resize, 它最简单的形式如下：

cv2.resize(img, (new_width, new_height))

其中，img为源图片，new_width, new_height 为缩放后的宽度和高度，函数返回缩放后的图片。具体用法如下面的例子。

示例1

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("lenna.jpg")
# 显示图片
cv2.imshow("img-org", img)
cv2.imshow("400x200", cv2.resize(img, (400, 200)))
cv2.imshow("250x400", cv2.resize(img, (250, 400)))
# 按任意键退出图片显示
cv2.waitKey()

其中，先读取图片，然后分别显示：原图，缩放到400*200的图片和缩放的250*400的图片，程序显示结果如下图：

其中，左上角是原图，右上角是缩放到400*200的图片，右下角缩放的250*400的图片。这个还是挺简单的，不是吗 :-）

示例2

很多时候，我们需要在缩放图片的时候保持图片的长宽比，于是有了下面的例子。

import cv2

def scale_image(image, scale):
    width = int(image.shape[1] * scale)
    height = int(image.shape[0] * scale)
    return cv2.resize(image, (width, height))
    
# 读取图片
img = cv2.imread("lenna.jpg")
# 显示图片
cv2.imshow("img-org", img)
cv2.imshow("img-scale-0.8", scale_image(img,0.8))
cv2.imshow("img-scale-2", scale_image(img,2))
# 按任意键退出图片显示
cv2.waitKey()

这里，定义了一个函数 scale_image , 其参数image为源图片，scale 代表缩放因子，可以取大于0的浮点数。(没有做入口参数的检查，不够鲁棒，你懂的！)

接下来的代码也是先读取图片，然后分别显示：原图，缩放0.8倍的图片和缩放2倍的图片，程序显示结果如下图

其中，左上角还是原图，左下角是缩放到0.8倍的图片，右边是缩放的2倍的图片。恩，还是保持长宽比的图片比较好看。

示例3

有时候，我们要把限制图片的长宽在一定范围内，比如长宽都不能超过300个像素，同时我们希望保持图片的长宽比，于是有了下面的例子。

import cv2

def scale_image(image, scale):
    width = int(image.shape[1] * scale)
    height = int(image.shape[0] * scale)
    return cv2.resize(image, (width, height))
    
def shrink_image(image, max_size):
    # 比较长度和宽度，取最大值
    length = image.shape[0]
    if length < image.shape[1]:
        length = image.shape[1]
    if length < max_size:
        return image
    else:
        scale = max_size/(length*1.0)
        return scale_image(image, scale)

# 读取图片
img_narrow = cv2.imread("narrow.jpg")
img_wide = cv2.imread("wide.jpg")
# 显示图片
cv2.imshow("n-org", img_narrow)
cv2.imshow("n-shrink",shrink_image(img_narrow,300))
cv2.imshow("w-org", img_wide)
cv2.imshow("w-shrink",shrink_image(img_wide,300))
# 按任意键退出图片显示
cv2.waitKey()

这里新定义了一个shrink_image 函数， 参数image是源图片， max_size是最大尺寸（同时限定宽度和高度）。

接下来的代码读取两张图片，一张宽图，一张窄图，然后分别显示：原图，已经缩小后的图片，它们的长和宽都不超过300个像素，程序显示结果如下图

 其中，左上角是窄图片的原图，右上角是宽图片的原图，它们的下方分别是高度和宽度被限定到300像素以内的图片。