Con2D實踐筆記

在深度學習實踐中，自己搭建神經網路往往比較困難，一種可行的方法是將自己的2d資料通過opencv包裡的resize（）函式轉換成目標shape,示例**如下：

#-*- coding: utf-8 -*-

import cv2 as cv
# 讀入原
# 列印出尺寸
print(img.shape)
# 將高和寬分別賦值給x，y
x, y = img.shape[0:2]
# 顯示原圖
cv.imshow('originalpicture', img)
cv.waitkey()
# 縮放到原來的二分之一，輸出尺寸格式為（寬，高）
img_test1 = cv.resize(img, (int(y / 20), int(x / 20)))
cv.imshow('resize0', img_test1)
cv.waitkey()
print(img_test1.shape)
# 最近鄰插值法縮放
# 縮放到128*128
img_test2 = cv.resize(img_test1, (0, 0), fx=0.427, fy=0.762, interpolation=cv.inter_nearest)
cv.imshow('resize1', img_test2)
cv.waitkey()
print(img_test2.shape)

(3376, 6000, 3)

(168, 300, 3)

(128, 128, 3)

[finished in 33.7s]

以上純屬自學思考，如有錯誤歡迎指正！

參考：python-opencv之縮放

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