图像缩放：使用 OpenCV 的 cv2.resize()

2023-12-31 08:38:04

图像缩放是图像处理中最基本的操作之一。在计算机视觉领域，我们需要对图像进行缩放以适应不同的场景和需求。例如，当我们需要将图像缩小或放大以适应屏幕或内存限制时；当我们需要对图像进行边缘检测或特征提取时；当我们需要将图像作为输入数据输入到机器学习模型中时等等。

在 OpenCV 中，图像缩放可以轻松地使用 cv2.resize() 函数完成。该函数使用最近邻插值作为默认插值方法，但它还提供了双线性插值、双三次插值和区域插值等其他插值方法。

cv2.resize() 的参数

参数	类型
src	输入图像	输入图像必须是 NumPy 数组，其数据类型可以是 `uint8`、`int8`、`uint16`、`int16`、`float32` 或 `float64`。
dst	输出图像	输出图像的尺寸由 `new_size` 参数决定，其数据类型与输入图像相同。
dsize	新图像的尺寸	一个元组 `(width, height)` 或一个整数。如果指定一个整数，则图像将被等比例缩放。
fx, fy	水平和垂直缩放因子	浮点数，指定图像在水平和垂直方向上的缩放因子。
interpolation	插值方法	以下插值方法之一： - `cv2.INTER_NEAREST`：最近邻插值 - `cv2.INTER_LINEAR`：双线性插值 - `cv2.INTER_AREA`：区域插值 - `cv2.INTER_CUBIC`：双三次插值 - `cv2.INTER_LANCZOS4`：Lanczos4 插值

使用不同插值方法的示例代码

以下示例代码展示了如何使用不同插值方法将图像缩小到一半。

import cv2

# 读取输入图像
img = cv2.imread("lena.jpg")

# 使用最近邻插值将图像缩小到一半
dst1 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

# 使用双线性插值将图像缩小到一半
dst2 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 使用双三次插值将图像缩小到一半
dst3 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 使用区域插值将图像缩小到一半
dst4 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 使用 Lanczos4 插值将图像缩小到一半
dst5 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Nearest Neighbor Interpolation", dst1)
cv2.imshow("Bilinear Interpolation", dst2)
cv2.imshow("Bicubic Interpolation", dst3)
cv2.imshow("Area Interpolation", dst4)
cv2.imshow("Lanczos4 Interpolation", dst5)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()