Error while resizing image: "error: (-215:Assertion failed) func != 0 in function 'resize'"

Question

我正在尝试预处理图像数据集，通过将它们重新缩放为 (10, 10)，以形状为 (28, 28) 的图像在 numpy 数组中表示。我为此写了一个函数：

def resize_dataset(images):
    resized_images = []
    for img in images:
            img = img.reshape((28,28))
            resized_img = cv2.resize(img, dsize=(10, 10))
            resized_images.append(resized_img)
    return numpy.array(resized_images)

但是当我实际尝试重新缩放它们时，我在 cv2.resize 中收到以下错误：

error: OpenCV(4.0.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/resize.cpp:3662: error: (-215:Assertion failed) func != 0 in function 'resize'

在 google 中，我只发现有人用 C++ 写了同样的错误，却做了非常不同的事情，比如这个：resize an image and changing its depth and this: http://answers.opencv.org/question/19715/error-215-func-0-in-function-convertto/

我该如何解决？

Answer 1

哦，其实我想通了。数据集中的图像类型为 numpy.int64。我只需要将图像转换为 float32，像这样：

def resize_dataset(images):
    resized_images = []
    for img in images:
            img = img.reshape((28,28)).astype('float32')  # <-- convert image to float32
            resized_img = cv2.resize(img, dsize=(10, 10))
            resized_images.append(resized_img)
    return numpy.array(resized_images)

现在效果很好。看起来 cv2.resize 无法处理以 int 表示的图像。希望这对任何人都有帮助

Answer 2

首先，让我们检查图像的范围是否在[0 1]之间。我收到一个错误，导致我的 RGB 在 255 范围内。

Answer 3

我对此没有任何解释。解决方案是让您的输入图像采用 uint8 格式或 float32.

使用numpy，就变成了...

my_image = np.array(my_image, dtype='uint8')

Answer 4

实际上cv2.resize可以处理以整数表示的图像，但您需要更改默认的插值方法。

这里列出了您可以使用的不同插值标志：cv2 resize interpolation flags。

默认情况下，cv2 使用 INTER_LINEAR 方法，顾名思义，它是线性的。因此，大多数情况下它会为您提供必须表示为浮点数的值。与 INTER_CUBIC、INTER_AREA、INTER_LANCZOS4...

相同

但是有些方法可以应用于整数，例如 INTER_NEAREST（最近邻）或 INTER_LINEAR_EXACT（与 INTER_LINEAR 相同，但四舍五入为最接近的整数）。

在上述情况下，我会建议尝试：

resized_img = cv2.resize(img, (10,10), interpolation=cv2.INTER_LINEAR_EXACT)

Error while resizing image: "error: (-215:Assertion failed) func != 0 in function 'resize'"

Error while resizing image: "error: (-215:Assertion failed) func != 0 in function 'resize'"

python

cv2

image-preprocessing