图片缩放cv2.resize()详解
1 函数cv2.resize()的参数
resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)
参数解释：
| 参数 | 解释 |
|---|---|
| src | 输入原图像 |
| dsize | 输出图像的大小，方式：(宽,高) |
| fx | width方向的缩放比例 |
| fy | height方向的缩放比例 |
| interpolation | 插值方式，默认为双线性插值 |
scr、dsize是必传参数，fx、fy、interpolation是可选参数。
2 interpolation参数解释
图片进行缩放，需要对像素进行重新计算，interpolation参数便是决定缩放图像时计算像素的方式，常见的方式以下五种：
| 参数 | 算法 | 数值 |
|---|---|---|
| INTER_NEAREST | 最邻近插值 | 0 |
| INTER_LINEAR | 双线性插值 （默认） | 1 |
| INTER_CUBIC | 4x4像素邻域内的双立方插值 | 2 |
| INTER_AREA | 使用像素区域关系进行重采样 | 3 |
| INTER_LANCZOS4 | 8x8像素邻域内的Lanczos插值 | 4 |
还有其他的选择：
INTER_BITS2 = 10
INTER_LINEAR_EXACT = 5
INTER_MAX = 7
INTER_NEAREST_EXACT = 6
INTER_TAB_SIZE = 32
INTER_TAB_SIZE2 = 1024
3 代码演示
import cv2
image = cv2.imread('./flower.jpg', 1)
h, w, _ = image.shape
image_f = cv2.resize(image, (0, 0), fx=2, fy=1)
image0 = cv2.resize(image, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
image1 = cv2.resize(image, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
image2 = cv2.resize(image, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
image3 = cv2.resize(image, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_AREA)
image4 = cv2.resize(image, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
image5 = cv2.resize(image, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_BITS)
image10 = cv2.resize(image, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_BITS2)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('image_f', image_f)
cv2.imshow('image0', image0)
cv2.imshow('image1', image1)
cv2.imshow('image2', image2)
cv2.imshow('image3', image3)
cv2.imshow('image4', image4)
cv2.imshow('image5', image5)
cv2.imshow('image10', image10)
cv2.waitKey(0)
4 效果
image
image_f
image0
image1
image2
image3
image4
image5
image10
5 总结
通过图形的效果看来，cv2.INTER_CUBIC、cv2.INTER_LANCZOS4和cv2.INTER_BITS2效果比较好，优于双线性插值cv2.INTER_LINEAR，但是双线性插值速度更佳，如果要缩小图片可以考虑cv2.INTER_LINEAR。
image_f这张图是才是fx和fy，如果不想手动计算图片，则dsize直接置为(0, 0)，在大多数时候还是使用dsize而不用fx和fy。