图像缩放方法总结

最近在做图像检测和识别上，遇到不同尺寸的图像会导致结果产生误差：故总结下图像缩放的方法，减少算法推理的误差：

除了以下传统的算法外，也可以训练一个小型的神经网络，用于上下采样。

OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较
目录

OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较

1. resize函数说明

2.各种插值方式的比较

2.1 INTER_NEAREST（最近邻插值）

2.2 INTER_CUBIC  (三次样条插值)

2.3 INTER_LINEAR(线性插值)

2.4 INTER_AREA  (区域插值)

3. 总结

1. resize函数说明
    OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下：

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

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(fx*src.cols), round(fy*src.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 -区域插值 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：

   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！

OpenCV官方说明：注意红色方框那句话：https://docs.opencv.org/3.2.0/da/d54/group__imgproc__transform.html#ga47a974309e9102f5f08231edc7e7529d

To shrink an image, it will generally look best with cv::INTER_AREA interpolation, whereas to enlarge an image, it will generally look best with cv::INTER_CUBIC (slow) or cv::INTER_LINEAR (faster but still looks OK).

 

2.各种插值方式的比较
    OpenCV的cv::resize函数支持多种插值方式，这里主要比较下面四个常用的插值方式。

    参考资料：《OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程》https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/17335477 

2.1 INTER_NEAREST（最近邻插值）
    最近邻插值是最简单的插值方法，选取离目标点最近的点作为新的插入点，计算公式表示如下：

插值后的边缘效果：由于是以最近的点作为新的插入点，因此边缘不会出现缓慢的渐慢过度区域，这也导致放大的图像容易出现锯齿的现象

2.2 INTER_CUBIC  (三次样条插值)

插值后的边缘效果：可以有效避免出现锯齿的现象

2.3 INTER_LINEAR(线性插值)
    线性插值是以距离为权重的一种插值方式。

插值后的边缘效果：可以有效避免出现锯齿的现象

2.4 INTER_AREA  (区域插值)
   区域插值共分三种情况，图像放大时类似于双线性插值，图像缩小(x轴、y轴同时缩小)又分两种情况，此情况下可以避免波纹出现。因此对图像进行缩小时，为了避免出现波纹现象，推荐采用区域插值方法。

  OpenGL说明文档有这么解释：To shrink an image, it will generally look best with #INTER_AREA interpolation, whereas to enlarge an image, it will generally look best with #INTER_CUBIC (slow) or #INTER_LINEAR (faster but still looks OK).

    如果要缩小图像，通常推荐使用INTER_AREA插值效果最好，而要放大图像，通常使用INTER_CUBIC(速度较慢，但效果最好)，或者使用INTER_LINEAR(速度较快，效果还可以)。

插值后的边缘效果：

测试代码：

#include
#include
#define  millisecond 1000000
#define DEBUG_PRINT(...)  printf( __VA_ARGS__); printf("\n")
#define DEBUG_TIME(time_) auto time_ =std::chrono::high_resolution_clock::now()
#define RUN_TIME(time_)  (double)(time_).count()/millisecond
using namespace std;
 
 
int main()
{
    string image_path = "D:\\imageEnhance\\hdrnet\\1.jpg";
    cv::Mat image = cv::imread(image_path);
    cv::Mat image2X_INTER_NEAREST;
    cv::Mat image2X_INTER_LINEAR;
    cv::Mat image2X_INTER_AREA;
    cv::Mat image2X_INTER_CUBIC;
    double scale = 3.0;
 
    cv::Mat initMat;
    cv::resize(image, initMat, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_NEAREST);
 
 
    DEBUG_PRINT("image size[%d,%d],scale=%3.1f", image.rows,image.cols, scale);
    DEBUG_TIME(T0);
    cv::resize(image, image2X_INTER_NEAREST, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_NEAREST);//最近邻插值
    DEBUG_TIME(T1);
    cv::resize(image, image2X_INTER_LINEAR, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_LINEAR); //线性插值（默认）
    DEBUG_TIME(T2);
    cv::resize(image, image2X_INTER_AREA, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_AREA);     //区域插值,图像放大时类似于线性插值，图像缩小时可以避免波纹出现。
    DEBUG_TIME(T3);
    cv::resize(image, image2X_INTER_CUBIC, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_CUBIC);   //三次样条插值
    DEBUG_TIME(T4);
 
    DEBUG_PRINT("INTER_NEAREST:%3.3fms", RUN_TIME(T1 - T0));
    DEBUG_PRINT("INTER_LINEAR :%3.3fms", RUN_TIME(T2 - T1));
    DEBUG_PRINT("INTER_AREA   :%3.3fms", RUN_TIME(T3 - T2));
    DEBUG_PRINT("INTER_CUBIC  :%3.3fms", RUN_TIME(T4 - T3));
 
    return 0;
}
 
    运行结果：

image size[2912,4368],scale=3.0
INTER_NEAREST:211.946ms
INTER_LINEAR :510.467ms
INTER_AREA   :541.749ms
INTER_CUBIC  :213.416ms

3. 总结
    测试结果表明：

 速度比较：INTER_NEAREST（最近邻插值）>INTER_CUBIC  (三次样条插值)>INTER_LINEAR(线性插值)>INTER_AREA  (区域插值)
对图像进行缩小时，为了避免出现波纹现象，推荐采用INTER_AREA 区域插值方法。
OpenCV推荐：如果要缩小图像，通常推荐使用#INTER_AREA插值效果最好，而要放大图像，通常使用INTER_CUBIC(速度较慢，但效果最好)，或者使用INTER_LINEAR(速度较快，效果还可以)。至于最近邻插值INTER_NEAREST，一般不推荐使用
特殊说明：鄙人在测试的时候，发现使用INTER_CUBIC方法，并不慢啊啊啊，比INTER_LINEAR还快！！！！这个就比较尴尬了！我猜是OpenCV有对INTER_CUBIC插值方法进行特殊的优化吧！
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作者：pan_jinquan 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/85097633 
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