【OpenCV 完整例程】30. 图像的缩放（cv2.resize）

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缩放只是调整图像的大小。

OpenCV 提供了 cv2.resize 函数，实现图像的缩放和大小变换 。

函数说明：

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

参数说明：

• scr：变换操作的输入图像
• dsize： 输出图像的大小，二元元组 (width, height)
• dst：变换操作的输出图像，可选项
• fx, fy：x 轴、y 轴上的缩放比例，实型，可选项
• interpolation：插值方法，整型，可选项
  • cv2.INTER_LINEAR：双线性插值（默认方法）
  • cv2.INTER_AREA：使用像素区域关系重采样，缩小图像时可以避免波纹出现
  • cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值
  • cv2.INTER_CUBIC：4x4 像素邻域的双三次插值
  • cv2.INTER_LANCZOS4：8x8 像素邻域的Lanczos插值
• 返回值：dst，变换操作的输出图像，ndarray 多维数组

注意事项：

1. 图像缩放可以通过 dsize 直接设定输出图像的大小，也可以通过 dx, dy 设置图像缩放的比例（dsize 设为 None）。

2. 也可以通过构造缩放变换矩阵 MAZ，由函数 cv2.warpAffine 计算变换后的缩放平移图像。缩放变换矩阵 MAZ 由以下公式描述：

$$\left[\begin{array}{c}\tilde{x}\\ \tilde{y}\\ 1\end{array}\right]=M_{AZ}\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right],M_{AZ}=\left[\begin{array}{ccc}{f}_x& 0& 0\\ 0& f_y& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]$$

由偏移量 (Tx, Ty) 按上式构造平移变换矩阵 MAT，由函数 cv2.warpAffine 可以计算变换后的平移图像。

基本例程：1.39 图像的缩放变换

    # 1.39 图像的缩放
    img = cv2.imread("../images/Fractal08.png")  # 读取彩色图像(BGR)

    height, width = img.shape[:2]  # 图片的高度和宽度
    imgZoom1 = cv2.resize(img, (int(0.75*width), int(height)))
    imgZoom2 = cv2.resize(img, None, fx=0.75, fy=1.0, interpolation=cv2.INTER_AREA)

    plt.figure(figsize=(8,6))
    plt.subplot(121), plt.axis('off'), plt.title("Zoom: 0.75*W,1.0*H")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgZoom1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.subplot(122), plt.axis('off'), plt.title("Zoom: fx=0.75,fy=1.0")
    plt.imshow(cv2.cvtColor(imgZoom2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()

（本节完）

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Crated：2021-11-18

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