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在图像处理过程中，有时需要将图像调整到相同大小，以便于后续处理，这时常常会使用图像 resize 函数。OpenCV 提供了 resize 函数，接下来将详细介绍其工作原理和使用方法。

resize 函数参数说明

函数定义为：

void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize,           double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)

• src：输入图像数组。
• dst：输出图像数组。
• dsize：指定输出图像的大小。如果为 Size(0, 0)，则输出图像的大小根据 fx 和 fy 计算得出。
• fx：沿 X 轴的缩放系数，默认为 0。
• fy：沿 Y 轴的缩放系数，默认为 0。
• interpolation：插值方式，取值范围如下：
  • INTER_NEAREST：最近邻插值（默认）
  • INTER_LINEAR：线性插值
  • INTER_AREA：区域插值
  • INTER_CUBIC：三次样条插值
  • INTER_LANCZOS4：Lanczos 插值

dsize 计算方式

如果 dsize 为 Size(0, 0)，则输出图像的大小自动计算为：

dsize = Size(round(fx * src.cols), round(fy * src.rows))

注意：fx 和 fy 不能同时为 0，此时 dsize 将根据 fx 和 fy 计算得出。

缩放系数计算

默认情况下，缩放系数 fx 和 fy 可以通过以下公式计算：

fx = (double) dsize.width / src.cols;fy = (double) dsize.height / src.rows;

插值类型解析

1. INTER_NEAREST 最近邻插值

目标图像的每个像素点取其对应的最近邻原图像像素点的值。假设原图像大小为 (s_height, s_width)，目标图像大小为 (d_height, d_width)，则高度和宽度的缩放比例为：

h_ratio = s_height / d_height;w_ratio = s_width / d_width;

目标图像像素 (x, y) 的值等于原图像 (x * w_ratio, y * h_ratio) 处的值。

2. INTER_LINEAR 线性插值

默认插值方式。在线性插值中，目标像素坐标可能不是整数值。例如，缩放后坐标为 (10.5, 20.5)，则会取四个邻近像素点的值进行加权求和：

D(x, y) = S(j, k) * w1 + S(j+1, k) * w2 + S(j+1, k+1) * w3 + S(j, k+1) * w4

权值 w1, w2, w3, w4 根据坐标的小数部分计算得出。

3. CV_INTER_AREA 区域插值

区域插值在图像放大时类似于线性插值，在图像缩小时可以有效防止像素波纹的出现。这种插值方式在保持图像细节的同时，减少失真。

4. INTER_CUBIC 三次样条插值

使用 4x4 邻域内像素进行双三次插值。这种方法在图像放大时可以有效保持细节。

5. INTER_LANCZOS4 Lanczos 插值

使用 8x8 像素邻域进行 Lanczos 插值。这种插值方式在图像放大时能有效减小模糊，保持高质量。

示例代码

以下是一个使用 resize 函数的示例：

#include 
   
    #include 
    
     int main(int argc, char* argv[]){    std::string path = "";    int resize_height = 256;    int resize_width = 256;    cv::Mat src = cv::imread(path);    cv::Mat dst;    cv::resize(src, dst, cv::Size(resize_width, resize_height),                 (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR);    // 依据实际需求调整交替参数    return 0;}
    
   

以上代码示例展示了如何使用 resize 函数将图像调整到指定大小，并使用线性插值方式。

总结

resize 函数是 OpenCV 中常用的工具，适用于图像大小调整的场景。选择合适的插值方式能够显著影响最终图像质量，建议根据具体需求选择最优插值方法。

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