Opencv中resize函数

resize是opencv库中的一个函数
函数功能:缩小或者放大函数至某一个大小

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

参数列表
src：输入，原图像，即待改变大小的图像；

dst：输出，改变大小之后的图像，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。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算：

dsize = Size(round(fxsrc.cols), round(fysrc.rows))

其中，fx和fy就是下面要说的两个参数，是图像width方向和height方向的缩放比例。

fx：width方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.width/src.cols来计算；

fy：height方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.height/src.rows来计算；

interpolation：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_AREA - resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire’-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method.
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

使用注意事项：

1. dsize和fx/fy不能同时为0，要么你就指定好dsize的值，让fx和fy空置直接使用默认值，就像

resize(img, imgDst, Size(30,30));

要么你就让dsize为0，指定好fx和fy的值，比如fx=fy=0.5，那么就相当于把原图两个方向缩小一倍！

2. 至于最后的插值方法，正常情况下使用默认的双线性插值就够用了。

几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值；

但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。

3. 正常情况下，在使用之前dst图像的大小和类型都是不知道的，类型从src图像继承而来，大小也是从原图像根据参数计算出来。但是如果你事先已经指定好dst图像的大小，那么你可以通过下面这种方式来调用函数：

resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, interpolation);  

实例

//对于不同的车牌图片先进行对放缩至相应的大小，减少图像太大带来的影响

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{   
    //读入图像，并判断图像是否读入正确
    cv::Mat srcImage = imread("E:\\learning opencv 程序\\2\\颜末.jpg");
    if (!srcImage.data)
        return -1;
    imshow("srcImage", srcImage);
    //将图片按比例缩放至宽为250像素的大小
    int nRows = 250;
    int nCols =srcImage.cols*250 / srcImage.rows;

    Mat dst(nRows, nCols, srcImage.type());

    resize(srcImage,dst,dst.size(),0,0, INTER_LINEAR);
    imshow("dst", dst);


    waitKey(0);


}

image.png

image.png