resize

paddle.vision.transforms. resize ( img, size, interpolation='bilinear' ) [源代码]

将输入数据调整为指定大小。

参数

  • img (numpy.ndarray|PIL.Image) - 输入数据,可以是(H, W, C)形状的图像或遮罩。

  • size (int|tuple) - 输出图像大小。如果size是一个序列,例如(h,w),输出大小将与此匹配。如果size为int,图像的较小边缘将与此数字匹配,即如果 height > width,则图像将重新缩放为(size * height / width, size)。

  • interpolation (int|str, optional) - 插值的方法,默认值: 'bilinear'。
    • 当使用 pil 作为后端时, 支持的插值方法如下
      • "nearest": Image.NEAREST,

      • "bilinear": Image.BILINEAR,

      • "bicubic": Image.BICUBIC,

      • "box": Image.BOX,

      • "lanczos": Image.LANCZOS,

      • "hamming": Image.HAMMING。

    • 当使用 cv2 作为后端时, 支持的插值方法如下
      • "nearest": cv2.INTER_NEAREST,

      • "bilinear": cv2.INTER_LINEAR,

      • "area": cv2.INTER_AREA,

      • "bicubic": cv2.INTER_CUBIC,

      • "lanczos": cv2.INTER_LANCZOS4。

返回

PIL.Image numpy.ndarray,调整大小后的图像数据。

代码示例

import numpy as np
from PIL import Image
from paddle.vision.transforms import functional as F

fake_img = (np.random.rand(256, 300, 3) * 255.).astype('uint8')

fake_img = Image.fromarray(fake_img)

converted_img = F.resize(fake_img, 224)
print(converted_img.size)
# (262, 224)

converted_img = F.resize(fake_img, (200, 150))
print(converted_img.size)
# (150, 200)