OpenCV的resize方法与双线性插值

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训练Object Detection模型SSD完毕之后进入test阶段，每张图像在进入输入层之前需要进行resize操作，以满足CNN模型对输入层size的要求。本文首先介绍了Caffe实现的SSD模型对输入图像的变换规定，引出了OpenCV中的resize方法，最后介绍该方法中的插值参数cv.INTER_LINEAR和该插值方法的原理。

caffe_ssd

caffe_ssd在test阶段，对图像的变换设置如下：

 1test_transform_param = { 2'mean_value': [104, 117, 123], 3'force_color': True, 4'resize_param': { 5        'prob': 1, 6        'resize_mode': P.Resize.WARP, 7        'height': resize_height, 8        'width': resize_width, 9        'interp_mode': [P.Resize.LINEAR],10        },11}

以上设定来自ssd_coco.py。

1、'mean_value': [104, 117, 123]是ImageNet图像BGR三个通道的均值。每张图像分别需要减去相应通道的均值，实现中心化。

2、'force_color': True强制采用彩色BGR图像模式，防止灰度图像维度与SSD模型输入层维度不一致。

3、resize_param属性在caffe.proto的ResizeParameter中有说明。

 1// Message that stores parameters used by data transformer for resize policy 2message ResizeParameter { 3//Probability of using this resize policy 4optional float prob = 1 [default = 1]; 5enum Resize_mode { 6WARP = 1; 7FIT_SMALL_SIZE = 2; 8FIT_LARGE_SIZE_AND_PAD = 3; 9}10optional Resize_mode resize_mode = 2 [default = WARP];11optional uint32 height = 3 [default = 0];12optional uint32 width = 4 [default = 0];13// A parameter used to update bbox in FIT_SMALL_SIZE mode.14optional uint32 height_scale = 8 [default = 0];15optional uint32 width_scale = 9 [default = 0];16enum Pad_mode {17CONSTANT = 1;18MIRRORED = 2;19REPEAT_NEAREST = 3;20}21// Padding mode for BE_SMALL_SIZE_AND_PAD mode and object centering22optional Pad_mode pad_mode = 5 [default = CONSTANT];23// if specified can be repeated once (would fill all the channels)24// or can be repeated the same number of times as channels25// (would use it them to the corresponding channel)26repeated float pad_value = 6;27enum Interp_mode { //Same as in OpenCV28LINEAR = 1;29AREA = 2;30NEAREST = 3;31CUBIC = 4;32LANCZOS4 = 5;33 }34//interpolation for for resizing35repeated Interp_mode interp_mode = 7;36}

其中的interp_mode采用LINEAR模式对图像进行Resize操作，与Opencv中的resize一致。

接下来，我们具体介绍一下OpenCV中的resize方法。

resize方法的签名

 1C++:    2void cv::resize (InputArray src, 3OutputArray             dst, 4Size                      dsize, 5double                  fx = 0, 6double                  fy = 0, 7int                       interpolation = INTER_LINEAR 8)        9Python:   10dst =   cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

参数说明：

 1src 输入图像. 2dst 输出图像; 其size为dsize，或由src.size()、fx与fy计算而得; dst类型与src保持一致.    3dsize 输出图像的size; 如果设为0，或(0, 0), 计算方式为: 4