使用 scipy.ndimage.zoom 的二维插值方法的问题答案

【问题标题】：problem with the 2d interpolation method using scipy.ndimage.zoom使用 scipy.ndimage.zoom 的二维插值方法的问题
【发布时间】：2021-03-28 17:16:42
【问题描述】：

我有一张灰度图像。我想对图像进行上采样，所以我使用了以下代码，

img = cv2.imread('unnamed.jpg')
img_1 = scipy.ndimage.zoom(img,3, order=1)
print(img.shape, img_1.shape)

输出是

(187, 250, 3) (561, 750, 9)

由于某种原因，我不能使用 plt.imshow(img_1) 因为它给出错误，

TypeError: Invalid shape (561, 750, 9) for image data

如果有人可以帮助我，我将不胜感激。

【问题讨论】：

由于您使用的是 OpenCV，这是一个选项：img_1 = cv2.resize(img, (width * 3, height * 3), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 否则请参阅这篇描述如何避免在 RGB 通道上操作的帖子：stackoverflow.com/questions/37119071/…

标签： image-processing signal-processing

【解决方案1】：

您的图像看起来有 3 个通道，这意味着它不是灰度的。因此，要么先将其转换为灰度，然后应用zoom，或者，如果您想保持图像处于彩色模式，请不要在图像通道上应用zoom，因为它没有多大意义。

# 1st option returns grayscale image
img = cv2.imread('unnamed.jpg',0) #  returns grayscale image
img_1 = scipy.ndimage.zoom(img,3, order=1)

# 2nd option returns BGR image
img = cv2.imread('unnamed.jpg',1) #  returns RGB image
img_1 = scipy.ndimage.zoom(img,[3,3,1], order=1) # zoom should contain one value for each axis.

【讨论】：

谢谢。对不起，我误以为照片是灰度的，我以前从未意识到频道。第二个选项对我有用。 :) :)