OpenCV(三)-图像resize

OpenCV(3)-图像resize

在图像处理过程中,有时需要把图像调整到同样大小,便于处理,这时需要用到图像resize()

原函数
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )
前两个参数分别为输入和输出图像。dsize表示输出图像的大小,如果为0,则
[dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))]
dsize和fx、fy不能同时为0。fx、fy是沿x轴和y轴的缩放系数;默认取0时,计算如下
[fx=(double)dsize.width/src.cols]
[fy=(double)dsize.height/src.rows]
最优一个参数interpolation表示插值方式,有以下几种:
INTER_NEAREST - 最近邻插值
INTER_LINEAR - 线性插值(默认)
INTER_AREA - 区域插值
INTER_CUBIC - 三次样条插值
INTER_LANCZOS4 - Lanczos插值

INTER_NEAREST最近邻插值

目标如下的像素点为对应的最近的原图像的像素点。假设原图像大小为(s_height, s_width),目标图像大小为(d_height, d_width),那么高度和宽度的缩放比例为h_ratio = s_height/d_height,w_ratio=s_width/d_width。

对面目标图像像素:(x, y)其值等于原图像(x * w_ration, y * h_ration)处的值。

INTER_LINEAR 线性插值

默认使用。在使用最近邻插值时,得到的坐标未必是一个整数,例如
(xw_ration, yh_ration)=(10.5, 20.5),那么可能取得坐标点就有四种(10, 20)、(11, 20)、(10, 21)、(11, 21)。双线性插值,会把这四个坐标的像素值加权求和。
D(x, y) = S(j, k) * w1 + S(j+1, k) w2 + S(j+1,k+1) w3 + S(j, K+1) * w4,其中w为权值。权值大小和计算位置的小数部分有关。

CV_INTER_AREA:区域插值

区域插值分为3种情况。图像放大时类似于线性插值,图像缩小时可以避免波纹出现。

INTER_CUBIC 三次样条插值

使用4x4邻域内的像素双3次插值。

INTER_LANCZOS4 Lanczos插值

使用8×8像素邻域的Lanczos插值

举例

#include <string>

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

int main(int argc, char* argv[]){
    std::string path = "";
    int resize_height = 256;
    int resize_width = 256;
    cv::Mat src = cv::imread(path); 
    cv::Mat dst;
    imshow("src", src);
    cv::resize(src, dst, cv::Size(resize_width, resize_height), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR);
    imshow("dst", dst);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

参考官网

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