pillow resize和opencv resize
Pillow Resize 与 OpenCV Resize 图像处理比较
Pillow 和 OpenCV 是两个非常流行且功能强大的图像处理库。Pillow Resize 和 OpenCV Resize 都是可以用来调整图像大小的函数。然而，它们的实现方式和结果却有着很大的不同。让我们来看看它们之间的比较。
Pillow Resize
Pillow 是一个 Python 的图像处理库，可以用来读取、处理和存储各种常见的图像格式。在 Pillow 中，要调整图像大小，可以使用 resize() 函数。这个函数的使用非常简单，只需要传入目标大小即可。例如，如果要把一个图像调整为宽度为 500，高度为 400，可以这么写：
```python
from PIL import Image
img = Image.open("test.jpg")
new_img = size((500, 400))
new_img.save("new_test.jpg")
```
这里的 img 是一个已经打开的图像文件，resize() 函数传入的是一个元组，参数为 (宽度, 高度)，表示目标大小。调用 resize() 函数后，会返回一个新的 Image 对象，表示调整后的图像。最后，再调用 save() 函数，保存为一个新的文件。
Pillow Resize 的优点在于它非常容易使用，而且对于简单的图像调整来说，可以得到不错的效果。但是，它的缺点也很明显，就是对于复杂的图像调整来说，效果往往不如 OpenCV 好。
OpenCV Resize
OpenCV 是一个功能非常强大的图像处理库，可以用来实现各种复杂的图像处理任务。在 OpenCV 中，也有 resize() 函数可以用来调整图像大小。但是，相比 Pillow，OpenCV 的实现更加灵活，可以实现更多的图像调整方式。
在 OpenCV 中，resize() 函数的使用也非常简单。仍然是传入目标大小，但是还可以传入一个插值方式的参数，表示如何处理像素间的空白区域。例如，如果要把一个图像调整为宽度为 500，高度为 400，并且使用双线性插值方式，可以这么写：
```python
import cv2
img = cv2.imread("test.jpg")
new_img = size(img, (500, 400), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imwrite("new_test.jpg", new_img)
resize函数c++```
这里的 img 是一个用 cv2.imread() 函数读取的图像文件。resize() 函数也传入目标大小，以及 interpolation 参数，表示插值方式。调用 resize() 函数后，会返回一个调整后的图像数组，表示调整后的图像。最后，再调用 imwrite() 函数，保存为一个新的文件。
OpenCV Resize 的优点在于它灵活，可以实现各种不同的图像调整方式。缺点在于它的学习曲线比 Pillow 更陡峭一些，需要一些时间和努力才能熟练掌握。
总结
Pillow Resize 和 OpenCV Resize 是两个非常流行的图像处理函数，可以用来调整图像大小。Pillow 更容易使用，适合简单的图像调整；而 OpenCV 更灵活，可以实现各种复杂的图像调整。需要根据具体应用场景选择不同的函数。

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