Mahotas - 图像缩放

当我们提到调整图像大小的时候，指的是在保持纵横比的同时改变图像的尺寸（宽度和高度）。纵横比指的是图像宽度与高度的比率。调整大小可以使图像变大或变小。

当您调整图像大小时，您正在更改图像中的像素数量，并可能更改内容的视觉表示。

在 Mahotas 中调整图像大小

要在 Mahotas 中调整图像大小，我们可以使用库提供的 imresize() 函数。

此函数使用插值算法调整图像大小，并将调整大小后的图像作为新的 NumPy 数组返回。

插值算法是在调整图像大小或变换图像时用于填充已知像素值之间间隙的方法。它通过考虑相邻像素的值来估计缺失的像素值。

插值有助于在像素之间创建平滑过渡，从而产生连续的图像。

imresiz() 函数

Mahotas 中的 imresize() 函数接受两个参数 - 要调整大小的图像和目标大小作为元组 (new_height, new_width)。它在保持纵横比的同时调整图像大小，并将调整大小后的图像作为新的 NumPy 数组返回。

语法

以下是 mahotas 中 imresize() 函数的基本语法 -

mahotas.imresize(image, nsize, order=3)

其中，

image − 它是您要调整大小的输入图像。
nsize − 它指定输出图像的所需大小。它应该是一个元组 (height, width)，表示目标尺寸。
order (可选) − 它确定在调整大小期间使用的插值顺序。它的默认值为 3，对应于双三次插值。
您还可以选择其他插值顺序，例如 0（最近邻）、1（双线性）或 2（二次）。

示例

在以下示例中，我们尝试使用 imresize() 函数将图像调整为特定的宽度和高度 -

import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image = mh.imread('sun.png', as_grey = True)
print('Size before resizing :'+' '+str(image.size))
print('shape before resizing :'+' '+str(image.shape))
resize=mh.imresize(image,[100,100])
print('Size after resizing :'+' '+str(resize.size))
print('shape after resizing :'+' '+str(resize.shape))
# Create a figure with subplots
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(7,5 ))
# Display the original image
axes[0].imshow(image)
axes[0].set_title('Original Image')
axes[0].axis('off')
# Display the resized image
axes[1].imshow(resize, cmap='gray')
axes[1].set_title('Resized Image')
axes[1].axis('off')
# Adjust the layout and display the plot
plt.tight_layout()
plt.show()

输出

执行上述代码后，我们得到以下输出 -

Size before resizing  : 1079040
shape before resizing : (1280, 843)
Size after resizing   : 10000
shape after resizing  : (100, 100)

获得的图像如下所示 -

使用双线性插值

双线性插值是一种常用用于图像缩放的插值算法。它通过考虑四个最近邻像素的加权平均值来估计新的像素值。

这四个像素围绕目标像素形成一个正方形，它们的值有助于确定新的像素值。

要在 mahotas 中使用双线性插值调整图像大小，我们需要在 imresize() 函数中将插值顺序指定为 1。

示例

在这里，我们尝试使用双线性插值调整图像大小 -

import mahotas as mh
image = mh.imread("nature.jpeg", as_grey = True)
# Specifying the desired width and height
new_width = 800
new_height = 600
# Resizing the image using nearest-neighbor interpolation
resized_image = mh.imresize(image, [new_height, new_width], 1)
print(resized_image)

输出

获得的输出如下 -

[[193.71 193.71 193.71 ...  208.17 208.17 0. ]
[193.71  193.71 193.71 ...  208.17 208.17 0. ]
[193.71  193.71 193.71 ...  208.17 208.17 0. ]
...
[ 98.49  98.49  95.49 ...   7.11   4.85   0. ]
[ 90.05  90.05  94.12 ...   5.33   5.07   0. ]
[ 0.     0.     0. ...      0.     0.     0. ]]

使用二次插值

二次插值也是一种常用用于图像缩放的插值算法。它通过考虑附近像素的加权平均值来估计新的像素值。

二次插值在处理曲线或非线性数据时特别有用。

简单来说，它涉及通过三个相邻像素值拟合抛物线，以近似它们之间所需位置的值。

要在 mahotas 中使用二次插值调整图像大小，我们需要在 imresize() 函数中将插值顺序指定为 2。

示例

现在，我们尝试在 mahotas 中使用二次插值调整图像大小 -

import mahotas as mh
image = mh.imread("nature.jpeg", as_grey = True)
# Resizing the image using nearest-neighbor interpolation
resized_image = mh.imresize(image, [700, 550], 2)
print(resized_image)

输出

以下是上述代码的输出 -

[[193.71 193.71 193.71 ... 208.17 208.17 0. ]
[193.71  193.71 193.71 ... 208.17 208.17 0. ]
[193.71  193.71 193.71 ... 208.17 208.17 0. ]
...
[ 92.2   93.49  94.12 ...  6.22   6.22   0. ]
[ 92.27  98.05  92.42 ...  6.33   4.85   0. ]
[ 0.     0.     0. ...     0.     0.     0. ]]

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