Opencv实现纵横比保持的图像缩放

之前实现过C实现纵横比保持的RGB图像缩放，其实计算效率是不高的。

opencv的好多实现都是自带mmx， sse加速的。所以就来研究一下如何用opencv来实现纵横比保持的图像缩放。

查看了一下opencv resize函数的详细定义：

resize函数

函数原型：

void cv::resize(
InputArray _src,
OutputArray _dst,
Size dsize,
double inv_scale_x = 0,
double inv_scale_y = 0,
int interpolation = INTER_LINEAR
)

参数说明：

src，输入图像，Mat类型即可；
dst，输出图像，当其非零时，有着dsize（第三个参数）的尺寸或者有src.size()计算出来；

dsize，输出图像的大小。如果它等于0，由下式计算：

 dsize = Size( round(fx*src.cols, round(fy*src.rows)));
其中fx，fy，dsize都能不为0

fx，沿水平轴的缩放系数，默认值为0，且等于0时，由下式计算：
```
 inv_scale_x = (double)dsize.width/ssize.width;
```
fy，沿垂直轴的缩放系数，默认值为0，且等于0时，由下式计算：
```
 inv_scale_y = (double)dsize.height/ssize.height;
```
interpolation，用于指定插值方式，默认值为INTER_LINEAR（线性插值），可选插值方式如下：

取值	说明
INTER_NEAREST	最近邻插值
INTER_LINEAR	线性插值（默认值）
INTER_AREA	区域插值（利用像素区域关系的重采样插值）
INTER_CUBIC	三次样条插值（超过4×4像素领域内的双三次插值）
INTER_LANCZOS4	Lanczos插值（超过8×8像素邻域的Lanczos插值）

注意：要缩小图像，一般情况下用INTER_AREA来插值；而若要放大图像，一般情况下用INTER_CUBIC（效率不高，不推荐）或INTER_LINEAR（效率高，推荐）

但是该函数实现不了任意尺寸的纵横比保持的图像缩放。

仔细想了一下，可以先做crop操作，然后再缩放，分两步，这样就可以达到纵横比保持的图像缩放。

代码如下：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include<fstream>
#include <chrono>using namespace std;
using namespace cv;int main(int, char**)
{cv::Size szSize(3840 , 2160);uchar *b_Buffer = new uchar[szSize.width * szSize.height * 2];uchar *rgb_Buffer = new uchar[szSize.width * szSize.height * 3];string binFile("input.yuv");ifstream File_VideoFile;File_VideoFile.open(binFile, ios::in | ios::binary);if (!File_VideoFile.is_open()){std::cerr << "[ERROR] cannot open the YUV Input File " << binFile << endl;std::cerr << std::endl;assert(0);}File_VideoFile.read((char*)b_Buffer, sizeof(uchar)*szSize.width*szSize.height*2);File_VideoFile.close();cv::Mat mSrc(szSize,CV_8UC2, b_Buffer);cv::Mat mSrc_BGR(szSize, CV_8UC3);auto time1 = std::chrono::steady_clock::now();cvtColor(mSrc, mSrc_BGR, COLOR_YUV2BGR_YUYV);auto time2 = std::chrono::steady_clock::now();auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(time2-time1).count();printf("cv time: %.2f ms.\n", (float)duration / 1000);Size dstSize(1600, 1600);Size srcSize(3840, 2160);Mat dst_img(dstSize, CV_8UC3);//crop firstdouble fx = dstSize.width / srcSize.width;double fy = dstSize.height / srcSize.height;int xmin = 0, xmax = 0;int ymin = 0, ymax = 0;if (fx > fy) {//crop yxmin = 0;xmax = srcSize.width;ymin = (srcSize.height - srcSize.width) >> 1;ymax = srcSize.height - ymin;} else {//crop xymin = 0;ymax = srcSize.height;xmin = (srcSize.width - srcSize.height) >> 1;xmax = srcSize.width - xmin;}Mat crop_img = mSrc_BGR(Range(ymin, ymax), Range(xmin, xmax));//scale secondresize(crop_img, dst_img, dstSize);imwrite( "dst.bmp", dst_img);imwrite( "rgb24.bmp", mSrc_BGR);delete[] b_Buffer;delete[] rgb_Buffer;return 0;
}

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