如何使用imageio调整图像大小？

根据关于 的文档imageio.core.util.Array，Array是“ np.ndarray[...]的子类”。因此，当调用resize某些imgtype 时Array，实际调用会转到np.ndarray.resize- 这不是 np.resize！这在这里很重要。

从文档中np.ndarray.resize：

提高：

值错误

如果a不拥有自己的数据 [...]

这就是为什么，一些代码像

import imageio
img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img.resize((128, 128))


会以这种方式失败：

Traceback (most recent call last):
img.resize((128, 128))
ValueError: cannot resize this array: it does not own its data


该错误似乎与Array类有关，因为以下代码也失败并显示相同的错误消息：

from imageio.core.util import Array
import numpy as np
img = Array(np.zeros((200, 200, 3), np.uint8))
img.resize((128, 128))


显然，这个Array类只存储了一些不能直接访问的 NumPy 数组的视图，也许是一些内部内存缓冲区！？

现在，让我们看看可能的解决方法：

实际上，使用np.resize像

import imageio
import numpy as np
img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = np.resize(img, (128, 128, 3))


不是一个好的选择，因为np.resize它不是为正确调整图像大小而设计的。所以，结果是扭曲的。

使用 OpenCV 对我来说很好用：

import cv2
import imageio
img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = cv2.resize(img, (128, 128))


请记住，OpenCV 使用 BGR 排序，而 imageio 使用 RGB 排序——这在cv2.imshow例如也使用时很重要。

使用 Pillow 也没有问题：

import imageio
from PIL import Image
img = imageio.imread('path/to/your/image.png')
img = Image.fromarray(img).resize((128, 128))


最后，还有skimage.transform.resize：

import imageio
from skimage.transform import resize
img = imageio.imread('path/tp/your/image.png')
img = resize(img, (128, 128))


选择最适合您需求的一款！

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System information
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Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.8.5
imageio: 2.9.0
NumPy: 1.19.5
OpenCV: 4.5.1
Pillow: 8.1.0
scikit-image: 0.18.1
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