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) - 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 或 numpy.ndarray,调整大小后的图像数据。

代码示例

  1. import numpy as np
  2. from PIL import Image
  3. from paddle.vision.transforms import functional as F
  4. fake_img = (np.random.rand(256, 300, 3) * 255.).astype('uint8')
  5. fake_img = Image.fromarray(fake_img)
  6. converted_img = F.resize(fake_img, 224)
  7. print(converted_img.size)
  8. converted_img = F.resize(fake_img, (200, 150))
  9. print(converted_img.size)