如何使用 imageio 调整图像大小？

考虑一个图像img类型的imageio.core.util.Array.

形状为img is (256, 256, 3)。我想将其调整为(128, 128, 3).

我至少尝试了以下三种：

img.resize(img_res, pilmode="RGB")

img.resize(img_res)

img = cv2.resize(img, self.img_res)

Here img_res = (128, 128).

他们都没有运作良好。如何将图像调整为所需的尺寸？

根据文档关于imageio.core.util.Array https://imageio.readthedocs.io/en/stable/devapi.html#imageio.core.Array, Array是“一个子类np.ndarray[...]”。因此，当调用resize一些img类型的Array，实际调用转到np.ndarray.resize https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.resize.html- 哪个IS NOT np.resize https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.resize.html！这在这里很重要。

从文档上np.ndarray.resize:

Raises:

值错误

If a不拥有自己的数据[...]

这就是为什么，像这样的一些代码

import imageio

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img.resize((128, 128))

会以这种方式失败：

Traceback (most recent call last):
    img.resize((128, 128))
ValueError: cannot resize this array: it does not own its data

该错误似乎与Array类，因为以下代码也会失败并显示相同的错误消息：

from imageio.core.util import Array
import numpy as np

img = Array(np.zeros((200, 200, 3), np.uint8))
img.resize((128, 128))

显然，Array类仅存储一些不可直接访问的 NumPy 数组的视图，也许是一些内部内存缓冲区！？

现在，让我们看看可能的解决方法：

实际上，使用np.resize like

import imageio
import numpy as np

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = np.resize(img, (128, 128, 3))

不是一个好的选择，因为np.resize未设计用于正确调整图像大小。所以，结果是扭曲的。

使用 OpenCV 对我来说效果很好：

import cv2
import imageio

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = cv2.resize(img, (128, 128))

请记住，OpenCV 使用 BGR 排序，而 imageio 使用 RGB 排序 – 这在使用时很重要cv2.imshow例如。

使用 Pillow 也可以正常工作：

import imageio
from PIL import Image

img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = Image.fromarray(img).resize((128, 128))

最后，还有skimage.transform.resize:

import imageio
from skimage.transform import resize

img = imageio.imread('path/tp/your/image.png')
img = resize(img, (128, 128))

选择最适合您需求的一款！

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System information
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Platform:      Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:        3.8.5
imageio:       2.9.0
NumPy:         1.19.5
OpenCV:        4.5.1
Pillow:        8.1.0
scikit-image:  0.18.1
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