【OpenCV】読み込んだ画像の大きさを変更（リサイズ）する方法

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像の読み込み
img = cv2.imread('fox_img.jpg')

# 画像のサイズを200✕２00に変換
img2 = cv2.resize(img, dsize=(200,200))

# カラーデータの色空間の変換
plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 画像の表示
plt.show()

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像の読み込み
img = cv2.imread('fox_img.jpg')

# 画像のサイズを縦横２倍のサイズに変換
img2 = cv2.resize(img, dsize=None, fx=2.0 , fy=2.0)

# カラーデータの色空間の変換
plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 画像の表示
plt.show()

■実行結果

 

上記の例では元画像を２倍にしています。

コードは先程のリサイズとほぼ同じですが、resize()の引数の書き方だけ変わります。

サイズの指定のところを「dsize=None, fx=2.0 , fy=2.0」と書くだけで倍率を指定して画像の大きさを変更できます。

「2.0」の数字の部分が倍率を指定している所なので、この数字を変更するだけで好きな大きさに変更できます。

尚、数字を1以下のする画像が縮小されます。

例）fx=0.5 , fy=0.5：半分の大きさに縮小

長辺のサイズを指定し、アスペクト比を変えずに画像をリサイズ

最後に、長辺のサイズを指定してアスペクト比を変えずに画像のサイズを変更する方法をご紹介します。

■コード

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# リサイズしたい長い辺のサイズ
re_length = 300

# 画像の読み込み
img = cv2.imread('fox_img.jpg')

# 縦横のサイズを取得(h:縦、ｗ：横)
h, w = img.shape[:2]

# 変換する倍率を計算
re_h = re_w = re_length/max(h,w)

# アスペクト比を固定して画像を変換
img2 = cv2.resize(img, dsize=None, fx=re_h , fy=re_w)
h2, w2 = img2.shape[:2]

# カラーデータの色空間の変換
plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 画像の表示
plt.show()

 

OpenCVではサイズを指定し、アスペクト比を固定して変換する関数が用意されていないので、指定した長辺のサイズから短辺のサイズを自動的に計算し、これを指定するという方法で、アスペクト比固定のリサイズを実現してみました。

私自身はこの方法でのリサイズが一番良く使います。

指定する部分は、「re_length」の所に長辺のリサイズする長さ、「imread()」に変換したい画像のファイル名またはファイルパスを指定の２箇所だけです。