PIL/scipy.misc 中的 imresize 仅适用于 uint8 图像？有什么选择吗？答案

【问题标题】：imresize in PIL/scipy.misc only works for uint8 images? any alternatives?PIL/scipy.misc 中的 imresize 仅适用于 uint8 图像？有什么选择吗？
【发布时间】：2014-11-07 03:30:22
【问题描述】：

似乎PIL/scipy.misc 中实现的imresize 仅适用于 uint8 图像

>>> import scipy.misc
>>> im = np.random.rand(100,200)
>>> print im.dtype
float64

>>> im2 = scipy.misc.imresize(im, 0.5)
>>> print im2.dtype
uint8

有没有办法解决这个问题？我想处理 HDR 图像，因此需要处理 float64 或 float32 图像。谢谢。

【问题讨论】：

试试scipy.ndimage.interpolation.zoom
谢谢@cgohlke。这对我来说效果很好。您介意回答这个问题，以便我接受并结束这个问题吗？谢谢！

标签： python numpy scipy python-imaging-library pillow

【解决方案1】：

感谢 cgohlke 的评论。以下是我发现的两种适用于浮点数图像的替代方案。

使用scipy.ndimage.interpolation.zoom

对于单通道图像：im2 = scipy.ndimage.interpolation.zoom(im, 0.5)

对于 3 通道图像：im2 = scipy.ndimage.interpolation.zoom(im, (0.5, 0.5, 1.0))

使用 OpenCV。

im2 = cv2.resize(im, (im.shape[1]/2, im.shape[0]/2))

这适用于单通道和 3 通道图像。请注意，需要在第二个参数中恢复形状顺序。

【讨论】：

cv2.resize 建议很好，因为它允许以像素为单位精确指定高度和宽度。

【解决方案2】：

您也可以在 imresize 函数中使用 mode='F' 选项

imresize(image, factor, mode='F')

【讨论】：

你能解释一下mode as F 的设置吗？
在调整大小之前将 32bit 转换为 8bit。

【解决方案3】：

谈到性能以补充 Ying Xiong 总结并基于数组为 Numpy.array 其数据类型为 int 或 float，OpenCV 要快得多：

import numpy as np
import cv2
from timeit import Timer
from scipy.ndimage import zoom


def speedtest(cmd, N):
    timer = Timer(cmd, globals=globals())
    times = np.array(timer.repeat(repeat=N, number=1))
    print(f'Over {N} attempts, execution took:\n'
          f'{1e3 * times.min():.2f}ms at min\n'
          f'{1e3 * times.max():.2f}ms at max\n'
          f'{1e3 * times.mean():.2f}ms on average')

# My image is 2000x2000, let's try to resize it to 300x300
image_int = np.array(image, dtype= 'uint8')
image_float = np.array(image, dtype= 'float')

N_attempts = 100  # We run the speed test 100 times
speedtest("zoom(image_int, 300/2000)", N_attempts)
# Over 100 attempts, execution took:
# 120.84ms at min
# 135.09ms at max
# 124.50ms on average
speedtest("zoom(image_float, 300/2000)", N_attempts)
# Over 100 attempts, execution took
# 165.34ms at min
# 180.82ms at max
# 169.77ms on average
speedtest("cv2.resize(image_int, (300, 300))", N_attempts)
# Over 100 attempts, execution took
# 0.11ms at min
# 0.26ms at max
# 0.13ms on average
speedtest("cv2.resize(image_float, (300, 300))", N_attempts)
# Over 100 attempts, execution took
# 0.56ms at min
# 0.86ms at max
# 0.62ms on average

【讨论】：