opencv resize （C/C++/Python）

参考：

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html?highlight=resize#cv.Resize

################################################################################33

使用opencv也已经很久了，在使用过程中，常常需要调整图像大小，这就会使用到resize函数。每次都得在网上查找，今天将它的c/c++/python版本都详细记录，解决这个问题。

函数功能：调整图像的大小

C++:

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

Python:

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst

C:

void cvResize(const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR)

参数说明：

src - 原图

dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需要根据src的大小，参数fx和fy决定。dst的类型（type）和src图像相同

dsize - 目标图像大小。当dsize为0时，它可以通过以下公式计算得出：

所以，参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0

fx - 水平轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：

fy - 垂直轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：

interpolation - 插值方法。共有5种：

１）INTER_NEAREST - 最近邻插值法

２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）

３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。

４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法

５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

如果目标图像dst已经初始化过大小，并且你想要将原始图像src调整为目标图像dst的大小，那么，调用方式可以如下：

C++:

// 显示指定
resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, INTER_CUBIC)

但如果你想指定调整的幅度，可以使用以下方式：

resize(src, dst, 0, 0.3, 0.7, INTER_CUBIC)

如果想要收缩图像，那么使用 重采样差值法效果最好；如果想要放大图像，那么最好使用 3次差值法或者 线性差值法（文档推荐的）.

####################################################################

前面已经说了一堆理论，现在开始实验一下。

当前实验暂不涉及不同采样方法之间的效果，时间等对比，采样方法按文档推荐的来：收缩图像采样重采用；放大图像采用3次差值。

实验内容：１）将原图缩小为（0.3, 0.5）；２）将原图放大为（1.6, 1.2）。其中，缩小图像时，使用dsize参数；放大图像时，使用fx，fy参数

实验对象：lena.jpg

###################################################################################

C++:

#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
	// 获取原图
	Mat img = imread(argv[1], -1);
	if (img.empty())
	{
		cout <<"无法读取图像" <

Python:

参考：python opencv 图像尺寸变换 - http://www.xuebuyuan.com/1971769.html

#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-

"""
重设图像大小。
缩小图像，比例为（0.3, 0.5）
放大图像，比例为（1.6, 1.2）
"""

__author__ = 'zj'

import cv2
import os

if __name__ == '__main__':
	img = cv2.imread("lena.jpg", -1)
	if img == None:
		print "Error: could not load image"
		os._exit(0)
	
	height, width = img.shape[:2]

	# 缩小图像
	size = (int(width*0.3), int(height*0.5))
	shrink = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
	
	# 放大图像
	fx = 1.6
	fy = 1.2
	enlarge = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

	# 显示
	cv2.imshow("src", img)
	cv2.imshow("shrink", shrink)
	cv2.imshow("enlarge", enlarge)

	cv2.waitKey(0)

C:

#include 
#include 
#include 

int main(int argc, char* argv[])
{
	IplImage *img = cvLoadImage(argv[1], -1);
	if (img == NULL) 
	{
		printf("Error: Could not load image");
		return 0;
	}

	int width = img->width;
	int height = img->height;

	// 缩小，比例为（0.3, 0.5）
	CvSize size_shrink = cvSize(cvRound(0.3*width), cvRound(0.5*height));
	IplImage *shrink = cvCreateImage(size_shrink, IPL_DEPTH_8U, 3);
	cvResize(img, shrink, CV_INTER_AREA);

	// 放大，比例为（1.6, 1.2）
	CvSize size_enlarge = cvSize(cvRound(1.6*width), cvRound(1.2*height));
	IplImage *enlarge = cvCreateImage(size_enlarge, IPL_DEPTH_8U, 3);
	cvResize(img, enlarge, CV_INTER_CUBIC); 

	// 显示
	cvNamedWindow("src");
	cvNamedWindow("shrink");
	cvNamedWindow("enlarge");

	cvShowImage("src", img);
	cvShowImage("shrink", shrink);
	cvShowImage("enlarge", enlarge);

	cvWaitKey(0);

	cvReleaseImage(&img);
	cvReleaseImage(&img);	
	cvReleaseImage(&img);

	return 0;
}

###################################################################################

在使用resize的过程中，总会遇到一个size的问题。

C++:

Size Mat::size() const

该方法返回一个矩阵(matrix)，指定两个参数，分别是宽(cols)和高(rows) - size: Size(cols, rows)。当矩阵大于2维时，返回大小为(-1, -1)。

C:

CvSize cvSize(int width, int height)

得到一个矩阵或者图像的大小