chatGPT 告诉我,PIL 的 resize 的默认插值是 BILINEAR 事实真是如此吗? 看一下 PIL 的源码: PIL/Image.py defresize(self, size, resample=None, box=None, reducing_gap=None):""" Returns a resized copy of this image. :param size: The requested size in pixels, as a 2-tuple: (width, height...
这种放大图像的方法叫做最临近插值算法,这是一种最基本、最简单的图像缩放算法,效果也是最不好的,放大后的图像有很严重的马赛克,缩小后的图像有很严重的失真;效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了严重的图像失真,比如,当由目标图的坐标反推得到的源图的的坐标是一个浮点数的时候,采用了四舍五入的方法...
dim = (width, height) # resize image resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_LINEAR) fx = 1.5 fy = 1.5 resized1 = cv2.resize(resized, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation = cv2.INTER_NEAREST) resized2 = cv2.resize(resized, dsize=None, fx=fx, fy=fy, inter...
2、仅对比Pytorch与Pillow的Resize操作 pt_img = torch.from_numpy(np.array(pil_img)).permute(2,0,1).contiguous().float() pt_resize = transformers.Resize((new_h,new_w)) res4 = pt_resize(pt_img) res5 = pil_img.resize((new_w,new_h),PIL.Image.Resampling.BILINEAR) res5 = torch.fro...
from PIL import Image im = Image.open("E:\mywife.jpg") n_im= Image.new("RGB", (128, 128), "#FF0000") n_im.show() 显示效果如下: 如下图像为128x128大小的黑色图像,因为变量color不赋值的话,图像内容被设置为0,即黑色。 from PIL import Image ...
PIL中的resize()函数可以根据给定的大小来调整图像的大小。语法如下: ``` Image.resize(size, resample=None, box=None, reducing_gap=None) ``` 其中,size参数是指新的图像大小,可以是单个值(缩放图像的百分比),也可以是一个元组(指定宽度和高度)。resample参数是指插值方法,缺省值为PIL.Image.NEAREST(最邻近...
核心差异在于处理步骤和点的选择策略。torchvision对输入的处理依赖于数据类型：如果是tensor，会采用自定义算法；如果是Pillow的Image对象，则调用Image的算法。这可能导致ToTensor和Resize操作顺序不同时，结果出现偏差。例如，torchvision通常使用四邻近像素进行插值，而Pillow则可能使用更多邻近像素，导致像素值计算...
>>> from PIL importImage >>> im =Image.open('D:\\Code\\Python\\test\\img\\1.jpg') >>>im.size (800, 450) >>>im_size = im.size >>>print im_size[0] 800 >>>print im_size[1] 450 4、坐标系统 PIL使用笛卡尔像素坐标系统,坐标(0,0)位于左上角。注意:坐标值表示像素的角;位于坐...
img1= Image.open("1.jpg") #使用Image模块中的open方法,从指定的图像文件中获取一个Image对象,出错触发错误 img2= Image.open("1.gif") #获取文件尺寸大小 print(img1.size) print(img2.size) #获取文件的颜色模式 print(img1.mode) #RGB