Python中的OpenCV-无抗锯齿调整大小

我有一个512x160像素的黑白图像，我想用OpenCV放大（到4096x1280）。负（白色）像素保持为负非常重要

cv2.resize

在默认情况下显示为反锯齿图像，从而创建假正像素。有没有办法禁用抗锯齿功能

编辑：从这里我可以看到插值方法：

• 间最近邻插值
• 间线性双线性插值
• 三次双三次插值
• INTER_AREA-使用像素面积关系重新采样。这可能是一个错误 图像抽取的首选方法，因为它提供无云纹 结果。但是，当图像被缩放时，它类似于INTER_最近法
• INTER_LANCZOS4-8x8邻域上的Lanczos插值
• INTER_MAX-用于插值代码的掩码
• WARP_FILL_OUTLIERS-标志，填充所有目标图像像素。 如果其中一些与源图像中的异常值相对应，则为 设置为零
• 扭曲逆映射-标志，逆变换

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插值决定了如何进行抗锯齿处理，其排序是相反的，因为在这种情况下，图像没有足够的分辨率来显示其原始分辨率。 在python中，解决方案是使用

cv2.INTER\u NEAREST

：

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在C++中，可以选择插值类型，Python可能是相同的。您可能需要使用CV\u INTER\umode@Micka谢谢，“最近邻插值”的确切含义是什么？调整大小后，不清楚新像素将获得哪种颜色。通常在该区域的源图像像素之间进行插值。INTER_NEAREST选择源图像中最近像素的颜色。对于任何感兴趣的人，INTER_NEAREST仍然给我一些“假阳性”像素。我通过将图像调整为np数组来解决这个问题：

np.repeat（np.repeat（image，8，axis=0），8，axis=1）

我找到了一个比

cv2.resize

更好的方法来在Python中使用OpenCV时放大图像。根据法律，这也是一种选择。

scale_ratio = 0.5
img_resized = cv2.resize(img, None, fx=scale_ratio, fy=scale_ratio, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)