ai等比例缩放工具在哪 python 图像等比例缩放

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图像等比例缩放

目前比较常用的就是-底下的cv2.()

cv2.resize(src, size, fx, fy, interpolation)

其中src是输入原始图像，size为缩放的尺寸，fx为可选择的沿水平轴的比例因子，fy为可选择的沿垂直轴的比例因子，是可选择的插值方法，其中有：cv.最近邻插值；cv.双线性插值；cv.三次样条插值；cv.区域插值，默认是使用cv.。

一般使用样例：

import cv2
# 原始图像读取
image = cv2.imread("XX.jpg")
# 输入你想要resize的图像尺寸。
size = 640
image_resize = cv2.resize(image, size)

目录下图像的遍历并保存：

import os
import cv2
# 输入原始图像存在的文件夹
datadir = "XXX"
# 设置保存路径
save_path = 'XXX'
if not os.path.exists(save_path):#如果路径不存在
	os.makedirs(save_path)
# 输入你想要resize的图像尺寸。
SIZE = 640
#使用os.path生成路径。
path = os.path.join(datadir)
#使用os.listdir返回path路径下所有图像文件。
img_list = os.listdir(path)
# 遍历图像文件
for i in img_list:
    img_array = cv2.imread(os.path.join(path, i), cv2.IMREAD_COLOR)
    # resize
    new_image = cv2.resize(img_array, (SIZE, SIZE))
    os.path.join(save_path, str(i)) # 保存的图片与原始图片同名
    #保存图片
    cv2.imwrite(save_path, new_image)

等比例缩放

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在这里，我只总结一个我自己使用的cv2下的等比例。

同样，一般使用案例：

import cv2
# 原始图像读取
image = cv2.imread("XX.jpg")
# 输入你想要resize的图像高。
size = 640
# 获取原始图像宽高。
height, width = image.shape[0], image.shape[1]
# 等比例缩放尺度。
scale = height/size
# 获得相应等比例的图像宽度。
width_size = int(width/scale)
# resize
image_resize = cv2.resize(image, (width_size, size))

同样目录下使用：

import os
import cv2
# 输入原始图像存在的文件夹
datadir = "XXX"
# 设置保存路径
save_path = 'XXX'
if not os.path.exists(save_path):#如果路径不存在
	os.makedirs(save_path)
# 输入你想要resize的图像尺寸。
size = 640 
# 获取原始图像宽高。
height, width = image.shape[0], image.shape[1]
# 等比例缩放尺度。
scale = height/size    # 1
# 获得相应等比例的图像宽度。
width_size = int(width/scale)  # 2
#使用os.path生成路径。
path = os.path.join(datadir)
#使用os.listdir返回path路径下所有图像文件。
img_list = os.listdir(path)
# 遍历图像文件
for i in img_list:
    img_array = cv2.imread(os.path.join(path, i), cv2.IMREAD_COLOR)
    # resize
    new_image = cv2.resize(img_array, (width_size, size))
    os.path.join(save_path, str(i)) # 保存的图片与原始图片同名
    #保存图片
    cv2.imwrite(save_path, new_image)

我这里是按照修改高度，来等比例修改宽度的，如果你要先修改宽度，就调换一下1，2的位置就可以了。

下，对多维进行缩放

我想对特征图进行缩放，它是类型的。所以我们用不了cv2.，我看了网上有很多的方法，有说使用torch下的()，用.()。我还是选择使用torch.nn..

我亲测觉得对特征图缩放好用。

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先来说一下这个函数。

torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)

其中，input是我们的输入张量()；size是输出大小(int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int])； (float or Tuple[float]) 指定输出为输入的多少倍数。如果输入为tuple，其也要制定为tuple类型；mode就是上采样算法了，有’’, ‘’, ‘’, ‘’ , ‘’和’area’，其中默认是’’；最后一个，我们用官方的解释：

(bool, ) – 几何上，我们认为输入和输出的像素是正方形，而不是点。如果设置为True，则输入和输出张量由其角像素的中心点对齐，从而保留角像素处的值。如果设置为False，则输入和输出张量由它们的角像素的角点对齐，插值使用边界外值的边值填充;当保持不变时，使该操作独立于输入大小。仅当使用的算法为’’, ‘’, '’or '’时可以使用。默认设置为False。

我列出了我一般的缩放。

这里要注意一点，这个函数要求我要四维张量。也就是B,C,W,H

所以一般使用案例：

# 我这里的tran_mask是一个三维的张量，所以我进行了一个.unsqueeze()的操作。补齐了四维
train_mask = train_mask.unsqueeze(1).float()
# 然后我采用的是四分之一的下采样操作。
train_mask = torch.nn.functional.interpolate(train_mask, scale_factor=1 / 4, mode='bilinear',
                                                    align_corners=False)
# 如果你们还要返回你之前的三维张量，那么就进行如下操作。.squeeze()。
train_mask = train_mask.squeeze(1).float()