【opencv】图像尺寸调整的三种算法

最新推荐文章于 2025-04-26 23:49:23 发布

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#opencv #算法 #计算机视觉

本文介绍三种图像尺寸调整算法：近邻算法、双插值算法及金字塔算法。通过具体实例展示了不同算法的效果对比，包括图像边缘过渡质量及处理时间等方面的差异。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像尺寸调整的三种算法

1.临近算法
2.双插值算法
3.金字塔

1.临近算法

INTER_NEAREST 近邻算法：对相邻像素直接拷贝
优点：最简单、速度最快
缺点：缩小可能有丢失问题，放大后边界可能会出现马赛克

resize（）

在这里插入图片描述

第一个参数：输入图像；
**第二个参数：**输出图像；
**第三个参数：**设定尺寸；
**第四和第五个参数：**缩放比例；（设定尺寸后，缩放比例传0即可）
**第六个参数：**算法（默认 1 是双插值算法）
第六个参数有很多算法可以选择，转到定义后，你可以看到 0 是近邻算法， 1 是双插值算法

在这里插入图片描述
代码和下面的双插值算法共同展示。

2.双插值算法

INTER_LINEAR 双插值算法，对像素进行计算
优点：图像边缘过渡更平整，不会出现马赛克现象
还是resize（）函数，并且是resize（）的默认算法。

下面展示两种算法的效果对比：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void PrintMs(const char*text = "")
{
	static long long last = 0;
	long long current = getTickCount();
	if (last == 0)
	{
		last = current;
		return;
	}
	long long ms = 0;
	ms = ((double)(current - last) / getTickFrequency()) * 1000;//最容易出问题的一行代码
	if (*text != 0)
	{
		/*cout << *text <<"= "<< ms << " ms" << endl;*/
		printf("%s = %d ms\n", text , ms);
	}
	last = getTickCount();
}

int main()
{
	Mat src = imread("D:\\photogallery\\人物\\image_2.png");
	Mat dest256;
	Mat ldest256;

	PrintMs("");
	//近邻算法
	resize(src, dest256, Size(2024, 2024), 0, 0, INTER_NEAREST);
	PrintMs("dest256");

	//双插值算法
	resize(src, ldest256, Size(2024, 2024), 0, 0, INTER_LINEAR);
	PrintMs("ldest256");
	
	imshow("src", src);
	imshow("近邻算法", dest256);
	imshow("双插值算法", ldest256);

	waitKey(0);
	return 0;
}

运行结果如图：
在这里插入图片描述

左图为临近算法，可以看在色彩边界有明显的马赛克现象，右图为双插值算法，则过渡更加平滑，但耗时略长（耗时则么会这么多？）。

3.金字塔

pyrDown（）高斯金字塔，用来向下采样
pyrUp（）拉普拉斯金字塔，从金字塔底层图像重建上层图像

pyrDown（）

在这里插入图片描述

第一个参数：输入图像；
第二个参数：输出图像；
后面两个参数使用默认就行
pyrUp（）同上；

下面看代码：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void PrintMs(const char*text = "")
{
	static long long last = 0;
	long long current = getTickCount();
	if (last == 0)
	{
		last = current;
		return;
	}
	long long ms = 0;
	ms = ((double)(current - last) / getTickFrequency()) * 1000;//最容易出问题的一行代码
	if (*text != 0)
	{
		/*cout << *text <<"= "<< ms << " ms" << endl;*/
		printf("%s = %d ms\n", text , ms);
	}
	last = getTickCount();
}

int main()
{
	Mat src = imread("D:\\photogallery\\人物\\image_2.png");
	Mat gsrc;
	Mat lsrc;

	PrintMs("");
	pyrDown(src, gsrc);
	PrintMs("pyrDown");

	pyrUp(src, lsrc);
	PrintMs("pyrUp");

	imshow("src", src);
	imshow("高斯金字塔", gsrc);
	imshow("拉普拉斯金字塔", lsrc);

	waitKey(0);
	return 0;
}

运行结果如下：

在这里插入图片描述