使用 VIPS 通过像素合并缩小图像

Question

我需要使用 VIPS 将一些图像缩小 2 或 3 倍。这必须通过简单的像素合并（像素平均）来实现，无需额外的平滑或插值。

VIPS 提供了多种不同抽象级别的函数来调整图像大小（调整大小、缩小、缩小、仿射等）。它还提供了具有这些功能的不同插值方法。

我想知道是什么功能和方法的组合导致了 VIPS 中的简单像素合并。一个基本的例子会很有帮助。

Answer 1

你需要shrink。使用整数参数，它对像素进行简单的块平均。

im = Vips.Image.new_from_file("somefile.jpg")
im = im.shrink(2, 2)
im.write_to_file("someotherfile.tif")

像素格式保持不变，因此对于 uchar 图像，您将得到 uchar 平均值，四舍五入到最接近的值。如果你想要一些不同的东西，可以施放漂浮、收缩和环绕自己。

libvips 将图像分辨率（每英寸的像素数，或任何单位）视为一些元数据，由系统为您携带并用于加载和保存操作，但不会由 vips 更新本身。这是因为图像分辨率通常比简单测量每个距离的像素更复杂，应用程序比库更有可能做正确的事情。

如果要读出分辨率，请使用.xres和.yres。它们始终以每毫米像素为单位，并在加载和保存时与适当的单位相互转换。

print "im.xres =", im.xres, "ppm"

libvips 图像是不可变的，因此您不能只分配给 xres/yres，您需要制作一个更改了这些值的新图像。要设置新值，请使用 .copy()。在幕后，.copy() 只是复制指针，所以速度非常快。上面的例子可以是：

im = Vips.Image.new_from_file("somefile.jpg")
im = im.shrink(2, 2)
im = im.copy(xres = im.xres / 2.0, yres = im.yres / 2.0)
im.write_to_file("someotherfile.tif")

我在手册的那一节的介绍中添加了注释，解释了 shrink 和 reduce 的作用。

使用 VIPS 通过像素合并缩小图像

Shrinking image by pixel-binning using VIPS

python

image-processing

vips