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重采样（resampling）是指对代表图像的NumPy数组进行大小或形状的变换。变换的目的可能是将图像缩小或放大，或改变图像的纵横比。以下是一些步骤，用于对代表图像的NumPy数组进行重采样。

步骤1：导入所需的包

import numpy as np
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

步骤2：创建代表图像的NumPy数组

使用有关注的图像数据创建NumPy数组。这里以使用SciPy打开普通JPEG图像的方法为例：

# 打开jpeg图像，将其转换为NumPy数组
from scipy.misc import ascent
image = ascent()

步骤3：计算变换后的数组形态

计算变换后的数组形状。可以缩放、剪切以及对非等距网格的采样进行变换，也可以沿一个或多个轴对数组进行剪裁。以下是一些示例：

# 缩放图像
image_zoom_out = ndimage.zoom(image, zoom=2, order=3)

# 放大图像
image_zoom_in = ndimage.zoom(image, zoom=0.5, order=3)

# 沿着每个轴对图像进行剪切
crop_image = image[50:-50, 50:-50]

# 对图片进行非等距网格采样
zoom_rotate = ndimage.rotate(image, 45, reshape=False)
zoom_zoom_out = ndimage.zoom(zoom_rotate, zoom=2, order=3)

步骤4：可视化重采样后的图像

显示已经经过重采样后的图像数组。 可以使用pyplot库来可视化NumPy数组。

# 可视化重采样后的图像数组
plt.imshow(image_zoom_out, cmap='gray')
plt.show()

plt.imshow(image_zoom_in, cmap='gray')
plt.show()

plt.imshow(crop_image, cmap='gray')
plt.show()

plt.imshow(zoom_zoom_out, cmap='gray')
plt.show()

重采样在计算机视觉和图像处理中是一个非常有用的技术，它可以在不改变图像质量的情况下改变分辨率、大小和形状。