تغيير حجم الصورة باستخدام التابع cv2.resize في OpenCV | بايثون

يمكنك استخدام التابع cv2.resize لإنجاز ما أنت بحاجةٍ إليه، حيث يقوم بتقليصها أو توسيع نطاقها لتلبية متطلبات الحجم. كما بوفر العديد من طرق الاستيفاء (التوليد) لتغيير حجم الصورة، وأهمها:
- cv2.INTER_AREA: يستخدم عندما نحتاج إلى تقليص الصورة. أو cv2.INTER_CUBIC لكنه أبطأ لكن أكثر كفاءة.
- cv2.INTER_LINEAR: يستخدم  عندما نحتاج تكبير الصورة (الحالة الافتراضية عندما نطلب زيادة حجم الصورة).  وبشكل أساسي يأخذ هذا التابع 3 وسطاء:

cv2.resize(src, size,interpolation)

الوسيط الأول هو الصورة المطلوب تعديلها، أما الثاني فهو الحجم المطلوب تعديل حجم الصورة إليه. أما الثالث فهو طريقة الاستيفاء المطلوبة. مثال:

import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow
# قراءة الصورة
img = cv2.imread("/content/closedeye1.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# طباعة حجم الصورة
print('Original Dimensions : ',img.shape)
# تحديد أبعاد الحجم الجديد
dim = (100, 120)
# resize تطبيق التابع 
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
# عرض حجم الصورة بعد التعديل
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
# عرض الصورة
cv2_imshow(resized)
                                ######################### الخرج #####################
#                                      Original Dimensions :  (186, 271, 3)
#                                      Resized Dimensions :  (120, 100, 3)

والصورة الناتجة:
3*100*120
مثال لزيادة حجم الصورة:

import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow
# قراءة الصورة
img = cv2.imread("/content/closedeye1.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# طباعة حجم الصورة
print('Original Dimensions : ',img.shape)
# تحديد أبعاد الحجم الجديد
dim = (400, 400)
# resize تطبيق التابع 
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
# عرض حجم الصورة بعد التعديل
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
# عرض الصورة
cv2_imshow(resized)
                                ######################### الخرج #####################
#                                      Original Dimensions :  (186, 271, 3)
#                                      Resized Dimensions :  (400, 400, 3)

والصورة الناتجة:
3*400*400