如何使用 scikit-image 使用最近邻插值调整标记掩码的大小答案

【问题标题】：How to resize a labeled mask with nearest neighbor interpolation using scikit-image如何使用 scikit-image 使用最近邻插值调整标记掩码的大小
【发布时间】：2018-10-12 23:05:48
【问题描述】：

我想专门使用最近邻插值调整标记的分割掩码的大小。

scikit-image 有两个相关函数：resize 和 rescale

但是这些函数都不允许你指定插值方法。

在调整分割掩码大小时使用“最近邻”插值非常重要。

有谁知道如何使用scikit-image 或scipy 甚至其他可以轻松安装pip 的软件包来做到这一点。我知道如何在 opencv 中执行此操作，但无法在所有平台上安装 pip。

【问题讨论】：

标签： python image-processing scikit-image

【解决方案1】：

事实证明，我正确阅读了文档，并且skimage.transform.resize 和skimage.transform.rescale 都有一个order 参数，可用于指定插值。

顺序在 0-5 范围内，语义如下： 0：最近邻 1：双线性（默认） 2：双二次 3：双立方 4：双四次 5：双五次

【讨论】：

【解决方案2】：

opencv 也可以。例如，将图像大小调整为 30x30 高度、重量。

import cv2
img = cv2.imread('my_image.png')
img = cv2.resize(img,(30,30),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

其他插值方法有 INTER_LINEAR、INTER_AREA、INTER_CUBIC、INTER_LANCZOS4。详情查看：https://pythonexamples.org/python-opencv-cv2-resize-image/

【讨论】：