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如何对代表图像的NumPy数组进行重采样

  • Post category:Python

对代表图像的NumPy数组进行重采样可以用到SciPy库中的interpolate模块。具体的步骤如下：

1. 导入相关库

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

2. 加载图像数据

img = plt.imread('image.jpg')

3. 将图像数据转成灰度图

gray_img = np.mean(img, axis=2)

4. 定义重采样的目标像素尺寸

new_size = (200, 300)

5. 计算重采样的缩放比例

scale = np.array(new_size) / np.array(gray_img.shape)

6. 使用SciPy中的interpolate模块进行重采样

resized = ndimage.zoom(gray_img, scale, order=1)

在上述代码中，我们使用了ndimage.zoom()函数进行重采样，其中第一个参数是待重采样的图像数据，第二个参数是缩放比例，第三个参数order指定了插值算法的阶数。在这里，我们指定了插值算法的阶数为1，即双线性插值。

接下来，我想通过两条具体的示例来讲解如何对代表图像的NumPy数组进行重采样：

示例1：

假设我们已经加载了一张大小为(300, 400)像素的图像，它的文件名为’image.jpg’。现在我们想把它重采样成(100, 200)像素。可以按照以下步骤进行：

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

img = plt.imread('image.jpg')
gray_img = np.mean(img, axis=2)
new_size = (100, 200)
scale = np.array(new_size) / np.array(gray_img.shape)
resized = ndimage.zoom(gray_img, scale, order=1)

最终得到的resized变量就是重采样后的图像数据。

示例2：

假设我们已经创建了一个大小为(200, 300)的随机数据数组，现在我们想把它重采样成(150, 200)像素。可以按照以下步骤进行：

import numpy as np
from scipy import ndimage, interpolate

data = np.random.random((200, 300))
new_size = (150, 200)
scale = np.array(new_size) / np.array(data.shape)
resized = ndimage.zoom(data, scale, order=1)

最终得到的resized变量就是重采样后的数据数组。

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