OpenCV-resize函数

 OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下：

/************************************************************************/
/* 
OpenCV图像缩放使用的函数是：resize
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )
参数含义：
InputArray src     -原图像
OutputArray dst    -输出图像
Size dsize         -目标图像的大小
double fx=0        -在x轴上的缩放比例
double fy=0        -在y轴上的缩放比例
int interpolation  -插值方式，有以下四种方式
INTER_NN      -最近邻插值
INTER_LINEAR  -双线性插值 (缺省使用)
INTER_AREA    -使用象素关系重采样，当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 INTER_NN 方法。
INTER_CUBIC   -立方插值。
说明：dsize与fx和fy必须不能同时为零
*/
/************************************************************************/

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：

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：

 

• INTER_NEAREST - 最邻近插值
• INTER_LINEAR - 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法
• INTER_AREA - resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire’-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method.
• INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值
• INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值

注意事项：

1. dsize和fx/fy不能同时为0，要么你就指定好dsize的值，让fx和fy空置直接使用默认值，如：

resize(img, imgDst, Size(30,30));

或者设dsize为0，指定好fx和fy的值，比如fx=fy=0.5，那么就相当于把原图两个方向缩小一倍！

2. 关于插值方法的选择，正常情况下使用默认的双线性插值就够用了。

几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值；

但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。

3. 正常情况下，在使用之前dst图像的大小和类型都是不知道的，类型从src图像继承而来，大小也是从原图像根据参数计算出来。但是如果你事先已经指定好dst图像的大小，那么你可以通过下面这种方式来调用函数：
resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, interpolation);
示例：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
 
using namespace cv;
 
int main()
{
	//读入图像
	Mat srcImage=imread("..\\1.jpg");
	Mat temImage,dstImage1,dstImage2;
	temImage=srcImage;
 
	//显示原图
	imshow("原图",srcImage);
 
	//尺寸调整
	resize(temImage,dstImage1,Size(temImage.cols/2,temImage.rows/2),0,0,INTER_LINEAR);
	resize(temImage,dstImage2,Size(temImage.cols*2,temImage.rows*2),0,0,INTER_LINEAR);
 
	imshow("缩小",dstImage1);
	imshow("放大",dstImage2);
 
	waitKey();
	return 0;
 
}