【code基礎】skimage.transform.resize的一些理解

skimage.transform.resize(order, preserve_range)

order: 插值的方法0-5：0-最近鄰；1-雙線性；

https://blog.csdn.net/qq_34798326/article/details/84976243

skimage在讀使用io.imread讀取灰度圖像時（as_grey=True / as_gray=True）會做歸一化處理數據類型轉化為float64；

圖像縮放transform.resize同樣會將uint8的圖像轉化為float64類型，這里注意的是！！！！！！！如果已經歸一化，但是類型依然是uint8的圖像，在縮放之后圖像的范圍將不再是（0-1）。
主要在resize方面，cv2.resize就是單純調整尺寸，而skimage.transform.resize會順便把圖片的像素歸一化縮放到(0,1)區間內；

preserve_range : bool, optional Whether to keep the original range of values. Otherwise, the input image is converted according to the conventions of `img_as_float`.

通過在代碼里設置preserve_range=True就可以保持原來的模式了。

https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.transform.html?highlight=resize#skimage.transform.resize

 

發現使用skimage.transform.resize之后，語義分割標簽圖像的數值發生了改變，數據類型也發生了改變，最關鍵的是數值發生也發生了改變；仔細查閱官方文檔，添加anti_aliasing=False選項即可，因為默認是進行高斯濾波的；

from skimage import io, transform, color
import numpy as np
print('skimage: ', skimage.__version__)
a=np.zeros((20, 20))
a[2:8, 1:3]=1
a[1:3, 4:9]=2
a[3:9, 6:8]=2
print(a)
print(a.shape)
print(a.dtype)
print(np.unique(a))
b = skimage.transform.resize(a,(10, 10),mode='constant', order=0, anti_aliasing=False, preserve_range=True)
print(b)
print(b.shape)
print(b.dtype)
print(np.unique(b))

label = skimage.io.imread('sample800/label/0705_1.png')
print(label.shape) #(800, 800)
print(label.dtype)
print(np.unique(label))
lbl = skimage.transform.resize(label,(512, 512),mode='edge', order=0, anti_aliasing=False, preserve_range=True)
print(lbl.shape)
print(lbl.dtype)
print(np.unique(lbl))
label_show = np.zeros((512, 512, 3), dtype=np.uint8)
COLORS = [(0, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255), (238, 18, 137), (162, 205, 90), (70, 130, 180), (238, 238, 0), (255, 69, 0), (205, 145, 158), (238, 92, 66), (144, 238, 144),
          (124, 205, 124), (0, 229, 238), (151, 255, 255), (205, 190, 112)]
for i in range(1, 9):
    label_show[lbl==i]=COLORS[i]
import cv2
cv2.imshow("label_img", label_show)
cv2.waitKey(1)

description：

anti_aliasingbool, optional
Whether to apply a Gaussian filter to smooth the image prior to downsampling. It is crucial to filter when downsampling the image to avoid aliasing artifacts. If not specified, it is set to True when downsampling an image whose data type is not bool.

 不知道為什么 preserve_range 不起作用？？？？？

 

參考

1. 踩坑：skimage中對圖像做的歸一化處理；

2. skimage.transform.resize；

3. skimage_github_issue；

完