重新缩放、调整大小和缩小尺寸

重新缩放操作通过给定的缩放因子调整图像大小。缩放因子可以是单个浮点值，也可以是多个值 - 每个轴一个。

调整大小具有相同的目的，但允许指定输出图像形状而不是缩放因子。

请注意，在对图像进行下采样时，调整大小和重新缩放应执行高斯平滑以避免混叠伪像。请参阅这些函数的anti_aliasing和anti_aliasing_sigma参数。

缩小尺寸旨在使用每个大小因子块元素上的局部均值，通过整数因子对 n 维图像进行下采样，这些大小因子作为参数传递给函数。

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data, color
from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_mean

image = color.rgb2gray(data.astronaut())

image_rescaled = rescale(image, 0.25, anti_aliasing=False)
image_resized = resize(
    image, (image.shape[0] // 4, image.shape[1] // 4), anti_aliasing=True
)
image_downscaled = downscale_local_mean(image, (4, 3))

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title("Original image")

ax[1].imshow(image_rescaled, cmap='gray')
ax[1].set_title("Rescaled image (aliasing)")

ax[2].imshow(image_resized, cmap='gray')
ax[2].set_title("Resized image (no aliasing)")

ax[3].imshow(image_downscaled, cmap='gray')
ax[3].set_title("Downscaled image (no aliasing)")

ax[0].set_xlim(0, 512)
ax[0].set_ylim(512, 0)
plt.tight_layout()
plt.show()