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文章参考：https://blog.csdn.net/weixin_41466575/article/details/113058802

文章参考：https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78218837

概述

函数说明

OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下：

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

参数说明：

  • src：输入，原图像，即待改变大小的图像；

  • dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；

  • dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算：

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

    其中，fx和fy就是下面要说的两个参数，是图像width方向和height方向的缩放比例。

  • fx：width方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.width/src.cols来计算；

  • fy：height方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.height/src.rows来计算；

  • interpolation：这个是指定插值的方式，图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，有以下几种：

resize函数差值方法

interpolation选项 所用的插值方法
INTER_NEAREST 最近邻插值
INTER_LINEAR 双线性插值（默认设置）
INTER_AREA 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的结果。但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的Lanczos插值
INTER_NEAREST 最近邻插值

INTER_NEAREST | 最近邻插值

在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。会在一定程度上损失 空间对称性（Alignment），在 RoI Pooling 中使用。

最近邻插值是最简单的插值方法，选取离目标点最近的点作为新的插入点，计算公式表示如下：

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插值后的边缘效果：由于是以最近的点作为新的插入点，因此边缘不会出现缓慢的渐慢过度区域，这也导致放大的图像容易出现锯齿的现象

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INTER_LINEAR | 双线性插值（默认设置）

在两个方向分别进行一次线性插值。

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在图像处理的时候，我们先根据

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srcX = dstX* (srcWidth/dstWidth)
srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)

来计算目标像素在源图像中的位置，这里计算的srcX和srcY一般都是浮点数，比如 f（1.2, 3.4）这个像素点是虚拟存在的，先找到与它临近的四个实际存在的像素点.