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如何对代表图像的NumPy数组进行重采样

  • Post category:Python

重采样是指将原始数据在一定规则下重新分配采样率的过程。在图像处理中，重采样是将图像从原始像素网格到新的像素网格进行重新插值的过程。由于图像格式和大小多变，要对代表图像的NumPy数组进行重采样，需要借用SciPy库中的resample函数。

步骤一：导入SciPy库和opencv库

resample函数是SciPy库中的函数，而opencv库可以操作图像文件，它们的导入可以通过下列代码实现：

import numpy as np
import cv2
from scipy import signal
from scipy import misc
from scipy import ndimage
from scipy.interpolate import interp1d
from scipy.interpolate import RectBivariateSpline

步骤二：读取图片并转为NumPy数组

在使用opencv库之前，需要打开图片文件，将其转化为NumPy数组。示例代码如下：

img = cv2.imread('example.jpg')
img_array = np.array(img)

步骤三：调整像素网格大小

使用resample函数进行重采样，需要指定原始的数据数组、原始数据的采样率和新数据的采样率。示例代码如下：

resize_factor = 0.5
resized_img = signal.resample(img_array, int(img_array.shape[0] * resize_factor), axis=0)
resized_img = signal.resample(resized_img, int(resized_img.shape[1] * resize_factor), axis=1)

这里我们将图片的大小缩小一半，将resize_factor设为0.5.

步骤四：保存结果

通过重采样后得到一个NumPy数组，需要将其转换回图像格式并保存。示例代码如下：

cv2.imwrite('resized_example.jpg', resized_img)

这里我们将resize_factor设为0.5，生成的图片文件名为resized_example.jpg。

这就是对代表图像的NumPy数组进行重采样的完整攻略。需要注意的是，在使用SciPy的resample函数时，需要添加axis参数（0或1），以表明需要调整的维度。重采样后，还需要将NumPy数组重新转换成图像格式才能保存和查看。

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