在OpenCV中提供函数cv2.resize()实现对图像的缩放，该函数的具体形式如下：
dst = cv2.resize( src, dsize[, fx[, fy[, interpolation]]] )
参数解析：
dst:输出的目标图像，其类型与src相同，大小为 dsize（当该值非零时），或者可以通过 src.size()、fx、fy 计算得到。
src:需要进行缩放的原始图像。
dsize ：输出图像的大小。
x： 水平方向的缩放比例。
y： 垂直方向的缩放比例。
interpolation ：插值方式，具体形式如下表。
插值是指图像在进行几何处理时，给无法直接通过映射得到的值的像素点赋值。比如：将原始图像放大为原来的2倍，必然会多出一些无法被直接映射值得像素点，对于这些像素点，插值方式决定了如何确定它们的值。
还有反向映射可能会把目标图像中的像素点值映射到原始图像中的非整数值对应的位置上，当然原始图像内是不可能存在这样的非整数位置的，即目标图像上的该像素点不能对应到原始图像的某个具体位置上，此时也要对这些像素点进行插值处理，以完成映射。
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类型
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说明
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cv2.INTER_NEAREST
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最临近插值
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cv2.INTER_LINEAR
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双线性插值（默认方式）
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cv2.INTER_CUBIC
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三次样条插值。首先对源图像附近的 4×4 近邻区域进行三次样条拟合，然后将目标像素对应的三次样条值作为目标图像对应像素点的值
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cv2.INTER_AREA
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区域插值，根据当前像素点周边区域的像素实现当前像素点的采样。该方法类似最临近插值方式
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cv2.INTER_LANCZOS4
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一种使用 8×8 近邻的 Lanczos 插值方法
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cv2.INTER_LINEAR_EXACT
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位精确双线性插值
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cv2.INTER_MAX
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差值编码掩码
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cv2.WARP_FILL_OUTLIERS
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标志，填补目标图像中的所有像素。如果它们中的一些对应源图像中的奇异点（离群值），则将它们设置为零
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cv2.WARP_INVERSE_MAP
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标志，逆变换。例如，极坐标变换： 如果 flag 未被设置，则进行转换：dst(∅,
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