图片resize数值改变问题的解决

最新推荐文章于 2025-05-20 17:53:20 发布
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本文介绍了使用cv2.resize进行图像缩放时不同插值方法的效果对比，特别是针对原图像数值的变化情况。重点讨论了双线性插值与最邻近插值之间的区别，并列举了五种插值方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原图像数值[0,128,255]
cv2.resize之后变成了[0-255]的连续数值
这是因为默认的是双线性插值

如果想保持原数值不变，那就改成最邻近插值就好。

interpolation - 插值方法。共有5种：

１）INTER_NEAREST - 最近邻插值法

２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）

３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。

４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法

５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

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