简介

opencv库当中的resize函数可以帮助我们快速进行图像的大小变化，在此我记录一下我的学习心得，并且提出自己的问题，希望大家可以参考和阅读。

resize函数

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst

参数说明

src ：源图像
dst ：目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为dsize的大小；否则，它的大小需要根据src的大小以及参数fx和fy决定。另外，dst的类型和src图像相同。
dsize ：目标图像大小。当dsize为0时，它可以通过以下公式计算得出：

请注意，参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0
fx ：水平轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：

fy ：垂直轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：

interpolation ：(说实话我感觉这几个差不多)
Interpolation 方法：

INTER_NEAREST：最近邻插值法
INTER_LINEAR：双线性插值法（默认）
INTER_AREA：基于局部像素的重采样。对于图像抽取来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
INTER_CUBIC：基于4x4像素邻域的3次插值法
INTER_LANCZOS4：基于8x8像素邻域的Lanczos插值

代码示例

第一种（使用参数dsize）

import cv2img = cv2.imread('image1.jpg') #读图print(img.shape)         #输出为（450，600，3）(高，宽，通道数）
height,width = img.shape[:2]  #获取原图像的水平方向尺寸和垂直方向尺寸。
res = cv2.resize(img,(width//2,height//2),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)   #dsize=（2*width,2*height）cv2.imshow('res',res)
cv2.imwrite('output.jpg',res)#cv2.destroyWindow('res')
#销毁指定窗口

第二种（使用参数fx，fy）

import cv2img = cv2.imread('image1.jpg')#读图height,width = img.shape[:2]  #获取原图像的水平方向尺寸和垂直方向尺寸。
res = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
#比例因子：fx=2,fy=2
cv2.imshow('res',res)
cv2.imwrite('output2.jpg',res)#cv2.destroyWindow('res')
#销毁指定窗口

另：附上官方文档截图

参考文章链接

1、opencv中的resize 函数的理解以及引申
2、图像处理: 五种插值法
3、cv2.resize官方文档

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利用Python里的cv2(opencv)改变图片大小【同时也是cv2.resize的学习】

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