보통 딥러닝을 할 때 input 이미지 크기를 작게 만들어서 학습한다. 아무래도 이미지가 크면 연산량도 많아지고, 모델도 커질 수 밖에 없기 때문이다. import cv2# 이미지 읽기image = cv2.imread('/my_dir/my_image.png')# resize 하기# cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)resized = cv2.resize(image, dsize=(224,224)) cv2.resize를 할때 보간법(interpolation)을 옵션으로 사용할 수 있는데, cv2.INTER_NEAREST: 가장 가까운 픽셀 값을 사용하여 빠르게 처리하지만, 이미지 확대 시 계단 현상이 발생할 수 있..
