重新縮放、調整大小和縮小

Rescale 操作會依指定的縮放因子調整影像大小。縮放因子可以是單一浮點數值，或多個數值 - 每軸一個。

Resize 的用途相同，但允許指定輸出影像形狀，而不是縮放因子。

請注意，在對影像進行降採樣時，resize 和 rescale 應執行高斯平滑處理，以避免混疊偽影。請參閱這些函數的 anti_aliasing 和 anti_aliasing_sigma 引數。

Downscale 的用途是以整數因子對 n 維影像進行降採樣，方法是對函數參數給定的每個區塊的大小因子的元素使用局部均值。

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data, color
from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_mean

image = color.rgb2gray(data.astronaut())

image_rescaled = rescale(image, 0.25, anti_aliasing=False)
image_resized = resize(
    image, (image.shape[0] // 4, image.shape[1] // 4), anti_aliasing=True
)
image_downscaled = downscale_local_mean(image, (4, 3))

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title("Original image")

ax[1].imshow(image_rescaled, cmap='gray')
ax[1].set_title("Rescaled image (aliasing)")

ax[2].imshow(image_resized, cmap='gray')
ax[2].set_title("Resized image (no aliasing)")

ax[3].imshow(image_downscaled, cmap='gray')
ax[3].set_title("Downscaled image (no aliasing)")

ax[0].set_xlim(0, 512)
ax[0].set_ylim(512, 0)
plt.tight_layout()
plt.show()