【Python/OpenCV】画像のサイズ変更(最近傍補間法)

この記事では、Python版OpenCVのcv2resizeで最近傍補間法を実装し、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(最近傍補間法)

画像を拡大・縮小するときの画素の埋め方の1つに「最近傍補間法」があります。
原理については「最近傍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(最近傍補間ならcv2.INTER_NEAREST)
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

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

# 最近傍補間法でリサイズ
def resize_nearest(src, h, w):

    # 出力画像用の配列生成(要素は全て空)
    dst = np.empty((h,w))

    # 元画像のサイズを取得
    hi, wi = src.shape[0], src.shape[1]

    # 拡大率を計算
    ax = w / float(wi)
    ay = h / float(hi)

    # 最近傍補間
    for y in range(0, h):
        for x in range(0, w):
            xi, yi = int(round(x/ax)), int(round(y/ay))
            # 存在しない座標の処理
            if xi > wi -1: xi = wi -1
            if yi > hi -1: yi = hi -1

            dst[y][x] = src[yi][xi]

    return dst


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1(NumPy)
    dst1 = resize_nearest(gray, gray.shape[1]*2, gray.shape[0]*2)

    # 結果を出力
    cv2.imwrite("output1.jpg", dst1)


if __name__ == "__main__":
    main()

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)
    dst2 = cv2.resize(gray, (gray.shape[1]*2, gray.shape[0]*2), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

    # 結果を出力
    cv2.imwrite("output2.jpg", dst2)


if __name__ == "__main__":
    main()

※動作には、OpenCVライブラリのインストールが必要です。

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)

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