これは、関数のプロトタイプ文書であります
cv2.resize（SRC、DSIZE [、DST [、FX [、FY [補間]]]]）
パラメータ
SRC：画像のサイズを変更するには、それは行列でなければなりません
DSIZE：希望の画像の形状を取得するために、データのタプル型で、これは幅*高さであることに注意してください、私たちは通常、取得H * W img.shpaeです
FXは、年度一般的に使用されていないので、私は勉強する必要はありません
補間：補間方法（https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78218837を参照して、以下の表を参照）
INTER_NEAREST最近傍補間 INTER_LINEARバイリニア補間（デフォルト設定） 領域リサンプリングの関係を用いてINTER_AREA画素。それは結果雲のないテクスチャーを生成するように、それは、画像を抽出する好ましい方法であり得ます。しかし、ときINTER_NEAREST方法に類似している画像スケーリング、。 バイキュービックINTER_CUBIC 4x4画素近傍 ランチョス補間INTER_LANCZOS4 8×8画素近傍
コード例：
インポートCV2 PIC = cv2.imread（ 'test.jpg'） PIC = cv2.resize（PIC、（64、129）、補間= cv2.INTER_LINEAR）
その上、このコード以下、RGBに変換し、所望であればさらに、小チップ、画像パターンにおけるBGRのOpenCVの関数imreadは保存されるべきである読み出し
IMG = IMG [：、：、:: - 1]
また、リサイズマトリックス後のデータ型のOpenCVは依然としてUINT8なければならないことに留意されたいが、マトリックスの戻り[0,1]でskimage.transform.resize（）、データタイプ酸味フロート。
モデルを実行すると、多くの場合、一貫性のない大きさと独自のデータの元モデルのサイズが発生した、この時間は、しかし、特に注意をして、自分のサイズ変更が必要な場合があります。
行列がUINT8、範囲（0,1）の数値ですサイズ変更フロートのデータ型での元のデータ型は、そう、彼らは私のアプローチので背中UINT8、その後、確かに失う精度を切り替えたい場合、読み出しIMREAD彼らは以下のとおりです。
画像=（リサイズ（画像、（128、64））* 255）.astype（np.uint8）
UINT8に強い、この2日間は、画像がマスクRcnnはまた、そのような契約を読んで確認してください。
オリジナルリンクします。https：//blog.csdn.net/qq_37702890/article/details/97820312