python-opencv-cv2.resize()原理详解

• • 1.cv2.resize参数说明？
  • 2.读入数据
  • 3.最近邻插值与双线性插值

resize(InputArray src,
OutputArray dst,
Size dsize,
double fx=0,
double fy=0,
int interpolation=INTER_LINEAR )

InputArray src ：输入原图像
OutputArray dst： 输出，改变后的图像。这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；
dsize：输出图像的大小，如上面例子（300，300）。
fx：width方向的缩放比例
fy：height方向的缩放比例
interpolation（插值）：这个是指定插值的方式，图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，有以下几种：
INTER_NEAREST - 最邻近插值
INTER_LINEAR - 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法
INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值
INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值

代码如下（示例）：

import cv2 
 
img = cv2.imread('图片所在路径')
# 默认使用双线性插值法
img = cv2.resize(img,(300,300))#固定长宽
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)#固定比例
cv.imshow("img",img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

数值分析学习插值没想到这里还用上了，如果有小伙伴想了解图像处理: 五种 插值法，可以参看则篇博文。