OpenCV(3)-图像resize

在图像处理过程中，有时需要把图像调整到同样大小，便于处理，这时需要用到图像resize()

原函数
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )
前两个参数分别为输入和输出图像。dsize表示输出图像的大小，如果为0，则

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

dsize和fx、fy不能同时为0。fx、fy是沿x轴和y轴的缩放系数；默认取0时，计算如下

[fx=(double)dsize.width/src.cols ]

[fy=(double)dsize.height/src.rows ]

最优一个参数interpolation表示插值方式，有以下几种：
INTER_NEAREST - 最近邻插值
INTER_LINEAR - 线性插值（默认）
INTER_AREA - 区域插值
INTER_CUBIC - 三次样条插值
INTER_LANCZOS4 - Lanczos插值

INTER_NEAREST最近邻插值

目标如下的像素点为对应的最近的原图像的像素点。假设原图像大小为(s_height, s_width)，目标图像大小为(d_height, d_width)，那么高度和宽度的缩放比例为h_ratio = s_height/d_height，w_ratio=s_width/d_width。

对面目标图像像素:(x, y)其值等于原图像(x * w_ration, y * h_ration)处的值。

INTER_LINEAR 线性插值

默认使用。在使用最近邻插值时，得到的坐标未必是一个整数，例如
(xw_ration, yh_ration)=（10.5， 20.5），那么可能取得坐标点就有四种（10， 20）、（11， 20）、（10， 21）、（11， 21）。双线性插值，会把这四个坐标的像素值加权求和。
D(x, y) = S(j, k) * w1 + S(j+1, k) *w2 + S(j+1,k+1) * w3 + S(j, K+1) * w4，其中w为权值。权值大小和计算位置的小数部分有关。

CV_INTER_AREA：区域插值

区域插值分为3种情况。图像放大时类似于线性插值，图像缩小时可以避免波纹出现。

INTER_CUBIC 三次样条插值

使用4x4邻域内的像素双3次插值。

INTER_LANCZOS4 Lanczos插值

使用8×8像素邻域的Lanczos插值

举例

#include <string>

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

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;
	imshow("src", src);
	cv::resize(src, dst, cv::Size(resize_width, resize_height), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR);
	imshow("dst", dst);

	cv::waitKey(0);
	return 0;
}

参考官网