我有形象（6000*6000）果断。是不是一样：resize到(1000*1000)再resize到(512*512)，直接resize到(512*512)？

Question

我在服务器上有大约 200GB+ 的图像数据（大约 6000*6000）。出于便携原因，我希望我可以将它的大小 (cv2) 调整为 (1000*1000)，然后将数据传输到另一个云，然后调整为 (512*512) 并执行一些简单的分类任务。调整大小将为我节省很多生命。我只是想知道这样做，除了将 6000*6000 直接调整为 512*512 之外，数据是否会丢失一些信息？

结果应该不同，但我不知道它会如何影响我的模型精度。

img2= cv2.resize(img, (1000, 1000))
img3=cv2.resize(img, (512, 512))
img4=cv2.resize(img2, (512, 512))
img3==img4

array([[[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],
        ...,
        [ True, False,  True],
        [ True, False,  True],
        [ True,  True,  True]],

       [[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],
        ...,
        [ True,  True, False],
        [ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True]],

       [[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],
        ...,
        [ True, False,  True],
        [ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True]],

       ...,

       [[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True],

Answer 1

当然会丢失信息。

假设您有一张 4 x 4 的图像：

xxxx
xoxo
xxxx
xoxo

示例图像是二进制的。现在您将分辨率更改为 2 x 2. 块，例如

xx
xo

需要在新分辨率定义的新栅格中分配 x 或 o，因此它们更改为 x。结果是一张新的 2 x 2 图片：

xx
xx

现在您将其更改回 4 x 4 的分辨率。然而，在 2 x 2 图像中不再有任何 o 可用的信息，因此缩小会导致：

xxxx
xxxx
xxxx
xxxx

这明显不同。

这是一个微不足道的例子，发生多少数据丢失取决于格式的实现，特别是数据的表示和存储方式。但总的来说——是的，显然有信息丢失。

作为建议 - 根据您需要执行的操作，您可以改为将图像块发送到服务器，对这些图像进行分类，接收结果，发送下一个块等等。当然，如果您希望对跨越整个图像的对象进行分类，那么这将行不通。