256 x Nピクセル(Nは異なりますが、常に256以下)のグレースケールイメージのバッチのサイズを変更しようとしています。
私の意図は、画像を縮小することです。
サイズ変更では、正方形(1:1)の画像を出力する必要があります。
視覚的にはこれが望ましい結果になります。
ターゲットサイズ(たとえば200 x 200)でnumpy zeroesマトリックスを作成しようとしましたが、サイズ変更された画像をその垂直中央に貼り付けることができませんでした。
Cv2、PIL、またはnumpyを使用した提案を歓迎します。
Pillow
を使用して、これを実現できます。
from PIL import Image
def make_square(im, min_size=256, fill_color=(0, 0, 0, 0)):
x, y = im.size
size = max(min_size, x, y)
new_im = Image.new('RGBA', (size, size), fill_color)
new_im.paste(im, (int((size - x) / 2), int((size - y) / 2)))
return new_im
test_image = Image.open('hLarp.png')
new_image = make_square(test_image)
new_image.show()
白い背景の場合、次のことができます。
new_image = make_square(test_image, fill_color=(255, 255, 255, 0))
PILには、アスペクト比を維持したままスケーリングするサムネイルメソッドがあります。そこから、黒い背景の長方形の中央に貼り付けるだけです。
from PIL import Image
def black_background_thumbnail(path_to_image, thumbnail_size=(200,200)):
background = Image.new('RGBA', thumbnail_size, "black")
source_image = Image.open(path_to_image).convert("RGBA")
source_image.thumbnail(thumbnail_size)
(w, h) = source_image.size
background.paste(source_image, ((thumbnail_size[0] - w) / 2, (thumbnail_size[1] - h) / 2 ))
return background
if __name__ == '__main__':
img = black_background_thumbnail('hLARP.png')
img.save('tmp.jpg')
img.show()
from PIL import Image
def reshape(image):
'''
Reshapes the non-square image by pasting
it to the centre of a black canvas of size
n*n where n is the biggest dimension of
the non-square image.
'''
old_size = image.size
max_dimension, min_dimension = max(old_size), min(old_size)
desired_size = (max_dimension, max_dimension)
position = int(max_dimension/2) - int(min_dimension/2)
blank_image = Image.new("RGB", desired_size, color='black')
if image.height<image.width:
blank_image.paste(image, (0, position))
else:
blank_image.paste(image, (position, 0))
return blank_image
以下は、OPENCVモジュールで質問を解決するコードです(NUMPYモジュールも使用)
#Importing modules opencv + numpy
import cv2
import numpy as np
#Reading an image (you can use PNG or JPG)
img = cv2.imread("image.png")
#Getting the bigger side of the image
s = max(img.shape[0:2])
#Creating a dark square with NUMPY
f = np.zeros((s,s,3),np.uint8)
#Getting the centering position
ax,ay = (s - img.shape[1])//2,(s - img.shape[0])//2
#Pasting the 'image' in a centering position
f[ay:img.shape[0]+ay,ax:ax+img.shape[1]] = img
#Showing results (just in case)
cv2.imshow("IMG",f)
#A pause, waiting for any press in keyboard
cv2.waitKey(0)
#Saving the image
cv2.imwrite("img2square.png",f)
cv2.destroyAllWindows()