【OpenCV】opencv中的resize函数的插值方式

resize 函数的介绍

无论是通过C++来编写opencv，还是通过python来写opencv，它们所包有的函数是基本一致的，因此，在这里我通过python来举例子：
cv2.resize(img,(0,0),fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
在这里，里面有四个属性，第一个属性是输入图像的矩阵，即通过imread()函数将图片读入，得到了数值矩阵并存放到img中；而第二个属性则是（0，0），而这表示并不是直接通过规定缩放或放大后的图像大小；而第三个属性fx和fy则是0.5，表示长宽都缩小一倍；而第四个属性则是插值方法了。

各种插值方式

插值方法则是当图片缩放时，图片的像素点数值的大小的变化，因为图片的大小发生了变化，因此，这时插值方法就显得较为重要，否则，在不同的应用场合会造成不必要的影响。而插值方式分以下几种：

1. INTER_NEAREST，即最近邻插值法；
2. INTER_LINEAR，即双线性插值法，这也是默认设置，当我们忽略这一条属性时，计算机就会默认我们选的是这个；
3. INTER_AREA，即区域插值法，使用像素区域关系进行重采样。 它大概率下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INTE