我之前也碰到过类似的困惑，其实核心要先搞清楚：DPI是图片的元数据（描述每英寸显示的像素数），和像素尺寸是完全独立的两个属性。OpenCV的cv2.resize只负责修改像素数量，根本不会触碰DPI元数据，这就是为什么你用Photoshop验证后发现DPI没变化的原因。

要实现「仅当当前DPI低于300时调整至300DPI」的需求，我们需要结合OpenCV处理像素，再用Pillow库读取/写入DPI元数据，具体步骤如下：

步骤1：读取图片的DPI信息 #

OpenCV的cv2.imread不会读取图片的EXIF元数据，所以我们用Pillow来获取DPI。先确保你已经安装了Pillow：

pip install pillow

读取DPI的工具函数：

from PIL import Image

def get_image_dpi(image_path):
    with Image.open(image_path) as img:
        dpi = img.info.get('dpi')
        # 部分图片可能没有DPI元数据，默认按行业通用的72DPI处理
        if dpi is None:
            return (72, 72)
        return dpi

调用这个函数就能拿到当前图片的DPI：

dpi_x, dpi_y = get_image_dpi("source.png")
current_dpi = min(dpi_x, dpi_y)  # 取最小的DPI值作为判断标准

步骤2：计算缩放比例并调整像素尺寸 #

如果当前DPI低于300，我们需要计算缩放比例（scale = 300 / current_dpi），然后用cv2.resize调整像素尺寸。放大图片时推荐用cv2.INTER_CUBIC插值，能让画质更平滑，更适合OCR识别场景。

完整的处理函数：

import cv2
import numpy as np

def resize_image_to_300dpi(image_path, output_path):
    # 获取当前DPI
    dpi_x, dpi_y = get_image_dpi(image_path)
    current_dpi = min(dpi_x, dpi_y)
    
    if current_dpi >= 300:
        print("当前图片DPI已达标，直接保留原画质并写入300DPI元数据")
        with Image.open(image_path) as img:
            img.save(output_path, dpi=(300, 300))
        return
    
    # 用OpenCV读取图片（处理像素）
    image = cv2.imread(image_path)
    if image is None:
        raise ValueError("无法读取图片，请检查文件路径是否正确")
    
    # 计算缩放后的像素尺寸
    scale = 300 / current_dpi
    new_width = int(image.shape[1] * scale)
    new_height = int(image.shape[0] * scale)
    
    # 调整像素尺寸
    resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    
    # 用Pillow保存并写入300DPI元数据（OpenCV不支持写入DPI）
    # 先把OpenCV的BGR格式转换成PIL的RGB格式
    pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    pil_image.save(output_path, dpi=(300, 300))
    print(f"已将图片调整至300DPI，保存至{output_path}")

调用示例 #

resize_image_to_300dpi("source.png", "output_300dpi.png")

关键细节说明 #

• 为什么必须用Pillow保存？因为OpenCV的imwrite函数只会写入像素数据，完全忽略DPI元信息，只有通过Pillow才能把300DPI的标记写入图片文件。
• 插值方法选择：放大图片时，cv2.INTER_CUBIC比默认的INTER_LINEAR画质更清晰，能提升OCR的识别准确率。
• 无DPI元数据的处理：如果图片没有标注DPI，我们默认按72DPI处理，这是多数图片的出厂默认值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yozawiratama