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日期：2025/04/02 03:08来源：未知 人气：53
在图像处理领域，图像大小的调整是一个常见的任务。对于需要将图像适配到指定的尺寸或比例的应用场景来说，调整图像大小是十分必要的。
前面介绍了使用OpenCV读写及显示图像的方法
Python用OpenCV模块实现人脸识别，如何使用OpenCV读写、显示图片
Python中的OpenCV库提供了便捷且高效的方法来实现图像大小的调整。本文将详细介绍Python中使用OpenCV库进行图像大小调整的步骤和技巧。
调整图像宽高
调整图像宽高是最基本的图像大小调整任务。在OpenCV中，我们可以使用cv2.resize()函数来实现图像宽高的调整。
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst
该函数接受三个参数：
原始图像src、目标图像的尺寸dsize以及需要调整的插值方法等。其中src、dsize是必须参数，其它参数可选。可以通过设定目标图像的宽高来调整图像的大小。
实例代码如下：
import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 获取图像的宽高height, width = image.shape[:2]# 设置目标图像的新宽高new_width = 500new_height = int((new_width * height) / width)# 调整图像大小resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))# 展示调整后的图像cv2.imshow('Resized Image', resized_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
按比例调整图像大小
有时，我们只需要按比例调整图像的宽高，而无需指定目标图像的具体尺寸。在这种情况下，我们可以通过设定目标图像的缩放因子来实现按比例调整图像的大小。
代码如下：
保持宽高比的调整
有时，我们需要调整图像的大小，同时保持图像的宽高比。这可以通过计算需要调整的宽度和高度的比例来实现。
总结
OpenCV作为一个功能强大的计算机视觉库，提供了丰富的函数和方法来处理图像，帮助开发者进行图像处理任务变得更加轻松和高效。希望本文对读者对于使用OpenCV进行图像大小调整有所启发和帮助。
关注我，后续为大家介绍如何使用OpenCV实现人脸识别。
