如何使用python增加图像的大小？

我有大小为48x48的图像。我想将其大小增加到150x150，以便使用转移学习（CNN）进行培训。可能的方法是什么？我只看到过减小图像大小而不增大图像大小的调整大小方法，您可以毫无问题地使用

tensorflow.image.resize

方法

tf.image.resize(X, [150, 150])

如果您阅读tensorflow的文档，它说明您可以使用不同的方法进行向下采样和向上采样

方法参数需要image.ResizeMethod枚举中的项或等效字符串。这些选择包括：

• 双线性：双线性插值。如果antialias为true，则变为 下采样时半径为1的帽子/帐篷过滤器功能
• lanczos3:半径为3的Lanczos内核。高质量实用滤波器，但可能有一些振铃，尤其是在合成图像上
• lanczos5:半径为5的Lanczos内核。非常高质量的过滤器，但可能有更强的振铃
• 双三次：三次键插值。相当于Catmull Rom内核。质量相当好，速度比Lanczos3内核快， 尤其是在上采样时
• 高斯：半径为3的高斯核，σ=1.5/3.0
• 最近邻：最近邻插值。与最近邻插值一起使用时，“抗锯齿”无效
• 区域：使用区域插值进行抗锯齿重采样。当与面积插值一起使用时，antialias不起作用；总是 消除别名
• mitchellcubic:Mitchell-Netravali立方非插值滤波器。对于合成图像（尤其是缺少适当预滤波的图像）， 与立方体内核相比，响声更小，但更不尖锐

这可能有效

from PIL import Image
import numpy as np

# random image data
image_data = np.random.randint(low=0, high=256, size=(48,48,3)).astype(np.uint8)

image_small = Image.fromarray(image_data)

# there are many settings you can play here, depending on how you want the image resized
image_large = image_small.resize((120,120))

np.array(image_large)

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您可以进行填充或调整大小（缩放图像），就像使用PIL或cv2.resize函数进行缩小一样。用同样的。但问题是，将图像大小（如果两个较小，则输入）增加到150*150后，可能会得到不太好的结果，但您可以尝试。