图像处理之高质量缩放（抗锯齿）

图像处理之高质量缩放（抗锯齿）

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_59023219/article/details/130942172

1. 介绍

在图像处理过程中，我们经常需要对图像进行缩放处理。OpenCV作为常用的开源图像处理库，提供了resize函数来实现这一功能。该函数的原型如下：

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

其中，interpolation参数用于指定插值方法，共有5种可选方法：

1. INTER_NEAREST - 最近邻插值法
2. INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）
3. INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（适用于图像抽取）
4. INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法
5. INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

2. 代码示例

我们使用OpenCV对一张4K图像进行缩放到768x512大小的处理，选择最复杂的插值方法cv2.INTER_LANCZOS4，代码如下：

import cv2

img_path = "864_4K_Las_Vegas.png"
img1 = cv2.imread(img_path)
img1 = cv2.resize(img1, (768, 512), cv2.INTER_LANCZOS4)
cv2.imwrite("opencv.png", img1)

运行结果如下图所示，可以看到图像中出现了明显的锯齿现象。

3. 改进方案

为了解决上述锯齿问题，我们可以使用PIL库的resize函数。PIL提供了多种插值方法，其中Image.ANTIALIAS特别适合高质量的图像缩放。以下是使用PIL进行图像缩放的代码示例：

from PIL import Image

img = Image.open(img_path)
img2 = img.resize((768, 512))
img2.save("PIL_default.png")

img3 = img.resize((768, 512), Image.ANTIALIAS)
img3.save("PIL_Image_ANTIALIAS.png")

下面是两种不同方法的对比结果：

• 默认结果（与OpenCV效果相似）：

• 使用Image.ANTIALIAS的结果（抗锯齿效果明显）：