有没有更好的方法来调整 numpy 数组形式的图像的大小？

【问题标题】：Is there a better way to resize an image that is in the form of a numpy array?有没有更好的方法来调整 numpy 数组形式的图像的大小？
【发布时间】：2020-07-09 00:26:53
【问题描述】：

我是神经网络的新手，一直在练习图像预处理。我正在尝试调整 numpy 数组形式的图像大小，这是我目前的方法：

# using tensorflow, resize the image
im = tf.image.resize(img_as_array, [299, 299])

# then use .eval() which returns a numpy array in the size I want
im_arr = im.eval(session=tf.compat.v1.Session())

有没有更好的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： numpy tensorflow image-preprocessing

【解决方案1】：

为避免在tf.tensor 和np.ndarray 张量数据类型之间进行转换，您可以使用skimage (scikit-image) 使用以下代码段直接在np.ndarray 对象上调整图像大小：

import skimage.transform

kwargs = dict(output_shape=self._size, mode='edge', order=1, preserve_range=True)
im = skimage.transform.resize(im, **kwargs).astype(im.dtype)

要安装skimage，请按照此处的安装说明进行操作：https://pypi.org/project/scikit-image/。希望这会有所帮助！

【讨论】：