AttributeError: 'Image' object has no attribute 'resize' AttributeError: 'Image'对象没有'resize'属性

非常抱歉给出的修正代码中出现了错误。感谢您的指出。 在OpenMV中，图像对象确实没有`resize()`方法。如果您需要调整图像的大小，可以使用`image.Image.copy()`方法创建一个新的图像副本，并使用`copy()`方法的`resize()`参数来指定新的大小。以下是修正后的示例代码： ```python import sensor import image # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 获取图像 img = sensor.snapshot() # 创建一个新的图像对象，设置大小与原始图像相同 resized_img = img.copy().resize(160, 120) # 创建一个新的图像对象，设置大小与调整后的图像相同 rotated_img = image.Image(size=(resized_img.width(), resized_img.height())) # 执行图像旋转 rotated_img.rotation_corr(resized_img, 90) # 显示原始图像和旋转后的图像 img.draw_string(10, 10, "Original Image", color=(255, 0, 0)) rotated_img.draw_string(10, 10, "Rotated Image", color=(255, 0, 0)) img.show() rotated_img.show() ``` 在修正后的代码中，我们使用`copy()`方法创建原始图像的副本，并使用`resize()`参数将副本图像调整为160x120的大小。然后，我们创建一个新的图像对象`rotated_img`，其大小与调整后的图像相同。最后，我们使用`rotation_corr()`方法将调整后的图像旋转90度。 再次对之前的错误表示歉意，并感谢您的指正。如果还有其他问题，请随时提问。

### 解决 OpenMV 中 Image 对象缺少 `resize` 属性引发的 AttributeError 问题 在 OpenMV 的环境中，如果尝试调用不存在于其 API 的方法（如 `resize()`），会抛出 `AttributeError` 错误。这是因为 OpenMV 提供了一套特定的功能集，而某些常见的图像处理操作可能未被直接支持。 对于需要调整图像大小的需求，可以考虑以下解决方案： #### 方法一：通过外部库实现图像缩放 由于 OpenMV 支持部分 Python 库加载功能，可以通过安装额外的支持库（如 Pillow 或 NumPy）来完成图像尺寸调整的任务。以下是具体实现方式： 1. **使用 Pillow 进行图像缩放** 如果能够成功导入 Pillow，则可以直接利用该库中的函数对图像进行重新采样。 ```python import sensor from PIL import Image img = sensor.snapshot() pil_img = Image.frombytes('RGB', (img.width(), img.height()), img.to_bytes()) resized_pil_img = pil_img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS) ``` 上述代码片段展示了如何借助 Pillow 创建一个新的 PIL 图像实例并对其进行重设大小的操作[^3]。 2. **基于 NumPy 数组手动计算像素映射关系** 当无法依赖第三方模块时，另一种可行的办法就是自行编写逻辑去变换每一帧画面的数据结构形式至目标规格下表示出来。 下面给出一段伪代码作为参考思路： ```python def custom_resize(image_array, target_shape): original_h, original_w = image_array.shape[:2] factor_x = float(target_shape[1]) / original_w factor_y = float(target_shape[0]) / original_h result = np.zeros((*target_shape,)) for y in range(result.shape[0]): srcYf = min(original_h - 1, int(y/factor_y)) for x in range(result.shape[1]): srcXf = min(original_w - 1, int(x/factor_x)) result[y][x][:] = image_array[srcYf][srcXf][:] return result.astype(np.uint8) # Example usage within an OpenMV script context. frame_data = sensor.get_fb().pixels() reshaped_frame = custom_resize(frame_data, desired_dimensions=(height,width)) ``` 此处定义了一个名为 `custom_resize` 函数用于接受任意二维数组输入，并返回经过线性插值后的输出矩阵[^4]。 #### 方法二：裁剪后再放大缩小保持比例不变 正如参考资料所提到那样，“The tf.image.resize() will not preserve the aspect ratio.”因此建议先截取感兴趣区域再统一尺度转换即可达到目的效果[^1]. 例如，在实际应用过程中可采用如下策略: - 预先设定好最终期望得到的画面宽度高度参数； - 计算当前待处理素材的实际纵横比数值； - 根据上述两个条件决定应该保留哪一部分内容范围内的信息量最为合适； - 调整边界框位置使得中心点始终位于视场中央附近区域内； - 执行切割动作移除多余空白边缘地带的部分数据记录； - 最终运用简单的双三次插值算法完成最后一步精确度较高的拉伸变形过程直至满足预置标准为止。 这种方法虽然稍微复杂一点但是能有效避免因单纯改变分辨率引起物体形状失真现象发生的情况出现。 --- ### 总结 综上所述，针对 OpenMV 平台上的 `Image.resize()` 功能缺失情况提供了两种替代方案——一是引入外部图形工具包辅助完成任务；二是开发自定义脚本模拟相似行为模式达成预期成果。用户可以根据项目实际情况灵活选用适合自己的办法解决问题。 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x<pivot] middle=[x for x in arr if x==pivot ] right= [x for x in arr if x>pivot] return quick_sort(left)+middle+quick_sort(right) ```