使用cv2调整图像大小

Question

我正在尝试将从cifar10中检索的图像从原始的32x32大小调整为96x96大小，以便与MobileNetV2一起使用，但是我遇到了这个错误。尝试了各种解决方案，但似乎都不起作用。

我的代码：

for a in range(len(train_images)):
    train_images[a] = cv2.resize(train_images[a], dsize=(minSize, minSize), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

我遇到的错误是：

----> 8     train_images[a] = cv2.resize(train_images[a], dsize=(minSize, minSize), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
ValueError: could not broadcast input array from shape (96,96,3) into shape (32,32,3)

- Clement Ong

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由于您没有在其他任何地方使用索引“a”，因此您可以将“for”循环更改为“for img in train_images：”，并将“train_images [a]”替换为“img”。 - Hemerson Tacon

Answer 1

这是因为您正在从train_images读取32x32图像，并尝试将重塑后的图像（96x96）保存在同一数组中，这是不可能的！请尝试以下方法：

train_images_reshaped = np.array((num_images, 96, 96, 3))
for a in range(len(train_images)):
    train_images_reshaped[a] = cv2.resize(train_images[a], dsize=(minSize, minSize), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

- Ary

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那么数组中的图像无法被替换吗？ - Clement Ong

不行，因为原始的numpy数组大小是固定的。 - Ary

它可以被替换。 - Smit Shilu

当我将其附加到新数组中时，错误不再出现。有什么办法可以检查图像是否确实被调整大小了吗？ - Clement Ong

我在打印图像长度之前和之后，发现值确实从32变为了96。谢谢。 - Clement Ong

Answer 2

有时候你需要将图像从RGB转换为灰度。如果是这个问题，你需要做的唯一一件事就是gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)，调整图像大小，然后再次使用resized_image = cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)。

我从未遇到过这个错误，但如果第一个选项不起作用，你可以尝试使用pillow来调整图像大小，方法如下：

from PIL import Image

im = Image.fromarray(cv2_image)
nx, ny = im.size
im2 = im.resize((nx*2, ny*2), Image.LANCZOS)
cv2_image = cv2.cvtColor(numpy.array(im2), cv2.COLOR_RGB2BGR)

你可以将此转换为一个函数，并在列表推导式中调用它。希望这能解决你的问题 :)

- Novak

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无论如何，感谢您的回答，我已经点赞了它，使其不再是负数了。显然，有人在这个页面中对所有答案进行了投票。通过重新分配并将其附加到新数组中而不是替换，我设法让它工作。我不确定转换为灰度是否会影响结果，所以现在我只会坚持不替换！还是非常感谢您。 - Clement Ong

通道数（单色 vs RGB 或 BGR）并非问题所在。正如 Ary 在他的回答中指出的那样，问题在于 OP 正试图将形状为 (96, 96, 3) 的数组保存到形状为 (32, 32, 3) 的固定大小的数组子集中。 - M57

Answer 3

OpenCV中有一些插值算法，例如-

• INTER_NEAREST - 最近邻插值
• INTER_LINEAR - 双线性插值（默认使用）
• INTER_AREA - 使用像素面积关系进行重采样。它可能是图像降采样的首选方法，因为它可以得到无莫尔纹的结果。但当图像被缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
• INTER_CUBIC - 在4×4像素邻域上进行双三次插值
• INTER_LANCZOS4 - 在8×8像素邻域上进行Lanczos插值

代码：

image_scaled=cv2.resize(image,None,fx=.75,fy=.75,interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
img_double=cv2.resize(image,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
image_resize=cv2.resize(image,(200,300),interpolation=cv2.INTER_AREA)
image_resize=cv2.resize(image,(500,400),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

关于Python实现的详细信息，您也可以在这里找到：如何在OpenCV Python中调整图像大小

- Md. Hanif Ali Sohag