为何同尺寸resize后的双三次插值图像与原图像完全一致？

嘿，我来帮你搞懂这个问题～

核心原因其实很简单，你看代码里的关键操作：

• 你先把同一张图片1.jpg分别打开到了im和im_bicubic两个变量里，这时候它们本来就是完全一样的
• 然后你获取了原图像的宽高wei, hei，接着对两个图像执行了resize((wei,hei), ...)——这里你是把图像缩放到和它本身完全相同的尺寸啊！

插值算法（比如你用的PIL.Image.BICUBIC）的作用是什么？它是在图像尺寸发生变化的时候才会生效的——比如把小图放大、大图缩小，这时候需要通过插值来补充新的像素或者合并现有像素。但如果输入和输出的尺寸完全一致，PIL根本不会对图像做任何像素层面的修改，不管你指定哪种插值模式都没用。所以im和im_bicubic自然还是完全相同的，保存出来的文件也没区别。

如果想看到插值方法的差异，你可以试试修改resize的尺寸，比如改成放大两倍：

im = im.resize((wei*2, hei*2), 0)
im_bicubic = im_bicubic.resize((wei*2, hei*2), PIL.Image.BICUBIC)

这时候再保存对比，就能看到不同插值处理后的图像差异啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ONION