opencv图像放缩与插值-resize函数

在OpenCV中,resize函数用于对图像进行尺寸调整(放大或缩小),这个过程中通常需要用到插值方法来计算新尺寸下图像像素的值。插值方法对于放缩的质量有着直接影响。

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

src:输入图像。

dst:输出图像。尺寸由dsize指定,或者通过fx和fy与源图像的相对关系确定。

dsize:输出图像的尺寸。如果为零,则通过fx和fy计算得出。

fx和fy:沿x轴和y轴的比例因子。如果dsize非零,则这两个参数被忽略。

interpolation:插值方法。OpenCV提供了多种插值方法,常用的包括INTER_LINEARINTER_NEARESTINTER_AREA等。

插值方法

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INTER_NEAREST:最近邻插值,速度最快,但质量最低,适用于图像缩小。
INTER_LINEAR:双线性插值,速度和质量之间的折中选择,适用于图像放大和缩小,是默认方法。
INTER_AREA:区域插值,适用于图像缩小,优于INTER_NEAREST,在缩小图像时推荐使用。
INTER_CUBIC:三次插值,质量比INTER_LINEAR更好,但速度更慢,适用于图像放大。
INTER_LANCZOS4:Lanczos插值,使用4x4邻域,提供高质量的结果,适用于图像放大和缩小,但速度最慢。

注:在实际应用中,应该根据具体需求选择合适的插值方法。例如,对于图像缩小,INTER_AREA提供了较好的结果;而对于图像放大,INTER_CUBIC或INTER_LANCZOS4可能更适合。

例子

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void QuickDemo::resize_demo(Mat &image) {
	Mat zoomin, zoomout;
	int h = image.rows;
	int  w = image.cols;
	resize(image, zoomin, Size(w / 2, h / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);//图像放缩与插值
	imshow("zoomin", zoomin);
	resize(image, zoomout, Size(w*1.5, h *1.5), 0, 0, INTER_LINEAR);//图像放缩与插值
	imshow("zoomout", zoomout);
}
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