一，img.resize() 函数的作用和用法

1，改变图片的尺寸


#encoding=utf-8
#author: walker
#date: 2014-05-15
#function: 更改图片尺寸大小
 
from PIL import Image
'''
filein: 输入图片
fileout: 输出图片
width: 输出图片宽度
height:输出图片高度
type:输出图片类型（png, gif, jpeg...）
'''
def ResizeImage(filein, fileout, width, height, type):
  img = Image.open(filein)
  out = img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-quality
  out.save(fileout, type)
if __name__ == "__main__":
  filein = r'0.jpg'
  fileout = r'testout.png'
  width = 6000
  height = 6000
  type = 'png'
  ResizeImage(filein, fileout, width, height, type)

这个函数img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS)
第二个参数：
Image.NEAREST ：低质量
Image.BILINEAR：双线性
Image.BICUBIC ：三次样条插值
Image.ANTIALIAS：高质量

2，上面是单个图片改变，针对数据集图片


from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=1280,height=720):
    img=Image.open(jpgfile)   
    new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)   
    new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
for jpgfile in glob.glob("E:/test/picture/12/*.jpg"):
    convertjpg(jpgfile,"E:/test/picture/111/")

涉及到的一个重要函数glob.glob（）

返回某个文件夹下所有的jpg路径

glob.glob(“E:/test/picture/文件名/*.jpg”)

二，resize五种方法

cv::resize函数有五种插值算法：最近邻、双线性、双三次、基于像素区域关系、兰索斯插值。

1，最邻近差值

图像:3X3 的256级灰度图，也就是高为3个像素，宽也是3个像素的图像，每个像素的取值可以是 0-255

234 38 22

67 44 12

89 65 63

坐标

0--------------------------------------------x
如果想把这副图放大为 4X4大小的图像，那么该怎么做呢?那么第一步肯定想到的是先把4X4的矩阵先画出来再说，好了矩阵画出来了，如下所示，当然，矩阵的每个像素都是未知数，等待着我们去填充(这个将要被填充的图的叫做目标图,Destination):

? ? ? ?

234 38 22 22

67 44 12 12

89 65 63 63

设原图为 u,v 目标图为 a,b 目标坐标为i,j 对应的坐标为x,y 原图/原图坐标

所以 i+u,j+v 注（(i,j)为正整数 0<u,v<1 的小数）灰度图的值就为f（i+u,j+v）

套公式：

srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) ,

srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)

原图的坐标了(0*(3/4),0*(3/4))=>(0*0.75,0*0.75)=>(0,0),