OpenCV图像缩放与裁剪 - JSON学习中心

一、OpenCV简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。它提供了大量的图像和视频处理功能，可以用于各种应用场景，比如人脸识别、物体检测、图像分割等。

二、安装OpenCV

                    # 安装OpenCV
pip install opencv-python

# 安装OpenCV增强版（包含额外功能）
pip install opencv-contrib-python
                

三、图像缩放

在Python中使用opencv-python对图像进行缩放非常简单，可以使用resize函数对图像进行缩放。

1. 基本语法

                    import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 缩放图像
# 方法1：指定具体尺寸
resized = cv2.resize(img, (width, height))

# 方法2：指定缩放比例
scale_percent = 50  # 50%
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
resized = cv2.resize(img, (width, height))
                

2. 插值方法

方法	说明
cv2.INTER_NEAREST	最近邻插值，速度最快，质量最差
cv2.INTER_LINEAR	双线性插值，默认方法，质量与速度平衡
cv2.INTER_CUBIC	双三次插值，质量较好，速度较慢
cv2.INTER_LANCZOS4	Lanczos插值，质量最好，速度最慢

3. 使用示例

                    import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')

# 放大图像 - 使用INTER_CUBIC或INTER_LINEAR
enlarged = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 缩小图像 - 使用INTER_AREA
reduced = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA)

cv2.imwrite('enlarged.jpg', enlarged)
cv2.imwrite('reduced.jpg', reduced)
                

四、图像裁剪

图像裁剪是从图像中提取感兴趣区域（ROI）的过程。

1. 基本裁剪

                    import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')

# 裁剪图像 [行范围, 列范围]
# 格式: img[y1:y2, x1:x2]
cropped = img[100:400, 200:500]  # 从(200,100)裁剪到(500,400)

cv2.imwrite('cropped.jpg', cropped)
                

2. 裁剪示例图解

原图尺寸: 640x480
裁剪区域: x1=200, y1=100, x2=500, y2=400
裁剪后尺寸: 300x300

3. 批量裁剪多个区域

                    import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义多个裁剪区域
regions = [
    (0, 0, 200, 200),      # 区域1
    (200, 0, 400, 200),    # 区域2
    (0, 200, 200, 400),    # 区域3
    (200, 200, 400, 400)   # 区域4
]

for i, (x1, y1, x2, y2) in enumerate(regions):
    cropped = img[y1:y2, x1:x2]
    cv2.imwrite(f'cropped_{i+1}.jpg', cropped)
                

五、综合示例：图像缩放+裁剪

                    import cv2

def resize_and_crop(image_path, target_size, crop_area):
    """
    图像缩放并裁剪
    image_path: 输入图像路径
    target_size: 目标尺寸 (width, height)
    crop_area: 裁剪区域 (x1, y1, x2, y2)
    """
    img = cv2.imread(image_path)
    
    # 1. 缩放图像
    resized = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    
    # 2. 裁剪图像
    x1, y1, x2, y2 = crop_area
    cropped = resized[y1:y2, x1:x2]
    
    return cropped

# 使用示例
result = resize_and_crop('input.jpg', (800, 600), (100, 50, 700, 550))
cv2.imwrite('output.jpg', result)
                

六、注意事项

OpenCV中图像坐标原点在左上角，x向右增加，y向下增加
裁剪时确保坐标在图像范围内，否则会报错
放大图像时推荐使用INTER_CUBIC或INTER_LINEAR
缩小图像时推荐使用INTER_AREA，可获得最佳效果
处理完成后记得使用cv2.imwrite()保存图像

七、总结

OpenCV是Python中最常用的图像处理库，无论是处理图像还是视频，都能提供强大的支持。特别是在进行图像缩放和裁剪时，cv2.resize函数和数组切片操作非常实用。掌握这些基础操作是进行更复杂图像处理的前提。