图像放大和缩小

图像放大和缩小

• • 1. 图像的缩小
  • 2. 图像的放大
  • 3. 用python实现图像的缩放
  • • 3.1 方法一：PIL库实现
    • 3.2 方法二：cv库实现

1. 图像的缩小

图像缩小分为按比例缩小和不按比例缩小两种。图像向缩小后，因为承载的信息量减少，所以画布可相应缩小。图像缩小实际上就是对原图数据进行挑选和处理，获得期望缩小尺寸的数据，并尽量保持原有特征不丢失。最简单的方法就是等间隔地选取数据。
设原始图像大小为MN，缩小为k1Mk2N，（k1，k2 均小于1）。
设原始图像为F(i,j)，i=1,2,…,M j=1,2,…,N;
压缩后的图像为G(x,y),，x=1,2,…,k1M y=1,2,…,k2N;
则有G(x,y) = F(c1x,c2y),其中c1 = 1/k1,c2=1/k2;
示例：档F(i,j)为6X6，k1=0.6,k2=0.75时，有

3. 用python实现图像的缩放

3.1 方法一：PIL库实现

相关库PIL，PIL（Python Imaging Library，图像处理库）提供了通用的图像处理功能，主要包括图像存储、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作。
应用PIL下Image类：

thumbnail 缩略图是 络开发或图像软件预览常用的一种基本技术。thumbnail 方法直接修改原图为缩略图，不会另外创建新内存。resized会在创建新的内存保存缩放数据。

3.2 方法二：cv库实现

cv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]]) -> dst

interpolation – 插值方法。共有5种：
１）INTER_NEAREST – 最近邻插值法
２）INTER_LINEAR – 双线性插值法（默认）
３）INTER_AREA – 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
４）INTER_CUBIC – 基于4×4像素邻域的3次插值法
５）INTER_LANCZOS4 – 基于8×8像素邻域的Lanczos插值

实现缩放：