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。
cpp
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_LINEAR
、INTER_NEAREST
、INTER_AREA
等。
插值方法
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
cpp
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);
}