この記事では、Python版OpenCVのcv2resizeでバイキュービック補間法を実装し、画像のサイズを変更(拡大・縮小)する方法をソースコード付きで解説します。
画像のリサイズ(バイキュービック補間法)
画像を拡大・縮小するときの画素の埋め方の1つに「バイキュービック補間法」があります。
原理については「バイキュービック補間法による画像拡大の原理」で紹介しています。
今回は、以下の2通りの方法で処理を実装してみました。
方法①・・・NumPyでアルゴリズムを書いて実装
方法②・・・OpenCV(cv2.resize)で実装
cv2.resize
dst = cv2.resize(src, dsize[, interpolation])
パラメータ名 | 説明 |
---|---|
src | 入力画像 |
dsize | 変更後の画像サイズ |
interpolation | 補間法(バイキュービック補間ならcv2.INTER_CUBIC) |
dst | 出力画像 |
ソースコード(Python3+OpenCV3)
サンプルプログラムのソースコードです。(画像サイズを2倍)
方法①
準備中
方法②
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np def main(): # 入力画像の読み込み img = cv2.imread("input.jpg") # グレースケール変換 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 方法2(OpenCV) dst = cv2.resize(gray, (gray.shape[1]*2, gray.shape[0]*2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 結果を出力 cv2.imwrite("output.jpg", dst) if __name__ == "__main__": main()
実行結果
サンプルプログラムの実行結果です。
■入力画像(左)と出力画像(右)
最近傍補間法でリサイズした時に比べて輪郭のギザギザが滑らかになっていることがわかります。
– | 関連記事 |
---|---|
1 | PythonでOpenCV入門 サンプル集 |
2 | 【Python】画像処理プログラミング入門 |
3 | 【画像処理入門】アルゴリズム&プログラミング |
コメント