Átméretezés

Átméretezés (OpenCV)

dst = cv2.resize(src, dsize, dst, fx=0, fy=0, interpolation=INTER_LINEAR)

dst	Célkép. Nem lehet azonos a forrással! (Függvény paraméterként átadhatunk None értéket helyette, ha visszatérési értéket használjuk.)
src	Forráskép.
dsize	Eredmény kép mérete. Tuple objektumként kell megadni, például dsize = (200, 100). Az első érték a szélesség, a második a magasság! Ha None méretet adunk át, akkor az OpenCV számolja ki, ekkor kell viszont az fx és fy paraméter: *dsize = (round(fx src.shape[1]), round(fy * src.shape[0]))**
fx	Skálázás mértéke X-tengely mentén. Ha 0, akkor az OpenCV számolja ki a két képmátrix szélességének arányából: fx = dsize[0] / src.shape[1]
fy	Skálázás mértéke Y-tengely mentén. Ha 0, akkor az OpenCV számolja ki a két kép magasságának arányából: fy = dsize[1] / src.shape[0]
interpolation	INTER_NEAREST: legközelebbi szomszéd INTER_LINEAR: lineáris INTER_AREA: terület-alapú INTER_CUBIC: köbös spline 4x4 környezet alapján INTER_LANCZOS4: Lanczos interpoláció 8x8 környezet alapján

Kicsinyítéskor az INTER_AREA a legcélszerűbb. Nagyításra az INTER_LANCZOS4 vagy az INTER_LINEAR (gyorsabb).

Példák:

Az új kép méretét explicit megadjuk, a nagyítási mértékek a forrás és a cél méretének aránya alapján számítódnak:
dst = cv2.resize(src, (200, 100), intepolation=cv2.INTER_LINEAR)
A skálázás mértékét adjuk meg, az eredménykép méretét az OpenCV számítja ki (a példában irányonként a felére):
dst = cv2.resize(src, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

04_05_resize.py

Bementi színes kép átméretezése megadott szorzótényezőkkel, többféle interpolációs technikával.

import cv2

par_fx = 3
par_fy = 1.5

img = cv2.imread('calb.png', cv2.IMREAD_COLOR)

res_nearest = cv2.resize(img, None, fx=par_fx, fy=par_fy, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
res_linear = cv2.resize(img, None, fx=par_fx, fy=par_fy, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
res_area = cv2.resize(img, None, fx=par_fx, fy=par_fy, interpolation=cv2.INTER_AREA)
res_cubic = cv2.resize(img, None, fx=par_fx, fy=par_fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
res_lanczos4 = cv2.resize(img, None, fx=par_fx, fy=par_fy, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Resampled nearest', res_nearest)
cv2.imshow('Resampled linear', res_linear)
cv2.imshow('Resampled area', res_area)
cv2.imshow('Resampled cubic spline', res_cubic)
cv2.imshow('Resampled Lanczos', res_lanczos4)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

04_06_resize_2.py

Kép átméretezése explicit új képméret megadásával. A skálatényezők a képarányokból adódnak, amiket ellenőrzésképpen ki is írunk a konzolra. Figyeljünk arra, hogy az OpenCV és a Numpy más sor/oszlop sorrendet használ!


import cv2

img = cv2.imread('calb.png', cv2.IMREAD_COLOR)
print(img.shape)

dsize = (200, 100)
dst = cv2.resize(img, dsize, interpolation=cv2.INTER_AREA)

fx = dsize[0] / img.shape[1]
fy = dsize[1] / img.shape[0]

print('fx =', fx)
print('fy =', fy)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Resampled area', dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

04_07_interpolation_techniques.py

A példaprogram egy összetett példát mutat az átméretezés és interpoláció témakörre.