opencv中的resize插值方式比较

在做深度学习yolov3目标检测训练时，通常需要对原始图片做resize，把图片的尺寸缩放416x416。然而，opencv提供的resize函数里有多种插值方式，最常见使用的是INTER_LINEAR(双线性插值)和INTER_NEAREST(最近邻插值)。在github上pytorch版本的yolov3的star数量最多的的是https://github.com/ultralytics/yolov3和https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3这两个，分别打开这两个工程，找到它们的图象预处理resize函数。可以看到，在https://github.com/ultralytics/yolov3工程里，对图片resize是在utils/datasets.py文件的letterbox函数里，代码片段是：

看后面的注释说INTER_AREA是最好的，INTER_LINEAR是最快的，并且letterbox函数的输入参数interp默认是INTER_AREA。而在https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/master/utils/datasets.py工程里，对图片resize依然是在utils/datasets.py文件里，代码片段是：