Opencv学习——图像金字塔与尺寸调整

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本文详细介绍了使用OpenCV进行图像尺寸调整的方法，包括resize()函数的各种参数及其应用场景，如线性插值、区域插值等。同时，探讨了向上采样（pyrUp）和向下采样（pyrDown）函数的使用，展示了如何通过这些函数放大和缩小图像，以及它们在实际编程中的应用实例。

1、尺寸调整：resize()函数

void resize( InputArray src, OutputArray dst,
                          Size dsize, double fx = 0, double fy = 0,
                          int interpolation = INTER_LINEAR );

src	输入图像
dst	输出图像
dsize	输出图像的大小，如果未指定，用fx,fy来计算
fx	水平轴的缩放系数
fy	垂直轴的缩放系数
interpolation	插值方式，默认为INTER_LINEAR(线性插值）

INTER_NEAREST	最近邻插值
INTER_LINEAR	线性插值（默认值）（放大图像时推荐）
INTER_AREA	区域插值（利用像素区域关系）（缩小图像时推荐）
INTER_CUBIC	三次样条插值
INTER_LANCZOS4	lanczos插值

两种调用范畴：

方式一：

Mat dst = Mat::zeros(512, 512, CV_8UC3);
Mat src = imread("1.jpg");
resize(src,dst,dst.size());

显式指定dsize=dst.size()；fx和fy会自己计算出来，不用额外指定。

方式二：

Mat dat;
Mat src = imread("1.jpg");
resize(src, dst, Size(), 0.5, 0.5);

指定fx,fy，函数计算出目标图像的大小。

2、向上采样：pyrUp（）函数（放大一张图片）

void pyrUp( InputArray src, OutputArray dst,
                         const Size& dstsize = Size(), int borderType = BORDER_DEFAULT );

src	输入图像
dst	输出图像
dstsize	输出图像大小；有默认值Size(src.cols2,src.rows2)来进行计算
borderType	边界模式

3、向下采样：pyDown（）函数（缩小一张图片）

src	输入图像
dst	输出图像
dstsize	输出图像大小；有默认值Size(src.cols/2,src.rows/2)来进行计算
borderType	边界模式

综合示例：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
	//Mat dst = Mat::zeros(512, 512, CV_8UC3);
	//Mat src = imread("F:/3.jpg");
	//resize(src,dst,dst.size());

	Mat dst1,dst2,dst3;
	Mat src = imread("F:/3.jpg");
	resize(src, dst1, Size(), 2, 2);

	pyrUp(src, dst2, Size(src.cols*2,src.rows*2));
	pyrDown(dst2, dst3);

	imshow("dst1",dst1);
	imshow("dst2", dst2);
	imshow("dst3", dst3);
	waitKey(0);
	return 0;
}