OpenCV-Python图像处理：插值方法及使用resize函数进行图像缩放_opencv resize

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图像缩放用于对图像进行缩小或扩大，当图像缩小时需要对输入图像重采样去掉部分像素，当图像扩大时需要在输入图像中根据算法生成部分像素，二者都会利用插值算法来实现。

一、支持的插值算法说明

OpenCV支持的插值算法包括如下表格中的前6种，后面几种不是插值算法，而是补充的标记：

相关插值算法比较（参考《OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较》）：

• 速度比较：INTER_NEAREST（最近邻插值)>INTER_LINEAR(线性插值)>INTER_CUBIC(三次样条插值)>INTER_AREA (区域插值)
• 对图像进行缩小时，为了避免出现摩尔纹现象，推荐采用INTER_AREA 区域插值方法
• 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

关于具体算法的介绍请参考以下资料：

• 关于线性插值的介绍老猿觉得最容易懂的是知乎上的《【数学】线性插值》上的介绍，简单易懂地介绍了线性插值、双线性插值、双三次插值。
• 关于最邻近插值和双线性插值的原理可以参考《OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)》
• 关于兰索斯插值请参考《Lanczos插值，最邻近插值，双线性二次插值，三次插值》
• 《OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较》
• 《OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程》，使用C语言实现了五种插值算法
• 《OpenCV插值算法原理》介绍了最邻近插值和双线性插值的原理。

二、缩放函数resize介绍

2.1、调用语法

图像缩放使用函数resize，可以将图像按照指定大小或缩放因子进行缩放。
dst = resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)

2.2、参数及返回值说明

• src：输入图像
• dsize：缩放到的目标图像大小
• dst：目标图像， 不需要考虑dst的初始大小，目标图像的初始大小是dsize或fx和fy指定的，如果需要按照dst的大小来确认结果图像大小，需要先将dst对应大小赋值给dsize
• fx：水平方向即宽度的缩放因子，如果为0，则fx=dsize.width/src.cols，类型为带小数位的数字
• fy：竖直方向即高度的缩放因子，如果为0，则fy=dsize.height/src.rows，类型为带小数位的数字
• interpolation：插值方法
• 返回值：缩放后的图像

注意：

经测试验证：

1. dsize和fx/ fy二者必须指定一个，如果二者都指定，以dsize为准，fx/ fy被忽略；
2. 图像缩放时未指定插值算法的结果与插值算法为INTER_LINEAR的结果相同

三、案例

下面的案例是读取两张大小不同的图像，相互参照以各种插值方法进行缩放，并比较哪种插值方法和不带插值实参的结果一致：

代码：

import cv2
import numpy as np

from opencvPublic import preparePreviewImg,previewImgList,readImgFile,cmpMatrix

def main(largeImg,smallImg):
    interMethod = [cv2.INTER_NEAREST,cv2.INTER_LINEAR,cv2.INTER_CUBIC,cv2.INTER_AREA,cv2.INTER_LANCZOS4,cv2.INTER_LINEAR_EXACT]
    interMethodInf = ['INTER_NEAREST', 'INTER_LINEAR', 'INTER_CUBIC', 'INTER_AREA', 'INTER_LANCZOS4','INTER_LINEAR_EXACT']
    information = "老猿Python博客文章目录：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/109160152，敬请关注同名微信公众号"

    largeImg = readImgFile(largeImg, False) #自定义读入图片文件的函数，具体功能请参考：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/111351901
    smallImg = readImgFile(smallImg, False)
    preparePreviewImg('largeImg',largeImg)
    preparePreviewImg('smallImg', smallImg)
    imgNoInterMethod = cv2.resize(smallImg,largeImg.shape[0:2])
    preparePreviewImg('未指定放大算法' , imgNoInterMethod)
    for mi in zip(interMethod,interMethodInf):
        m,i = mi
        imgM = cv2.resize(smallImg,largeImg.shape[0:2],fx=0.8,fy=0.8,interpolation=m)
        preparePreviewImg('放大算法:'+i, imgM)
        if cmpMatrix(imgNoInterMethod,imgM):
            print(f"图像放大时未指定插值算法的结果与插值算法为{i}的结果相同")
    previewImgList()
    imgNoInterMethod = cv2.resize(largeImg, smallImg.shape[0:2])
    preparePreviewImg('未指定放大算法', imgNoInterMethod)
    for mi in zip(interMethod, interMethodInf):
        m, i = mi

        imgM = cv2.resize(largeImg, smallImg.shape[0:2], interpolation=m )
        preparePreviewImg('缩小算法:' + i, imgM)
        if cmpMatrix(imgNoInterMethod,imgM):
            print(f"图像缩小时未指定插值算法的结果与插值算法为{i}的结果相同")

    print(f"\n更多学习资料请参考:\n    {information}")
    previewImgList()
    cv2.waitKey(0)

main(r'f:\pic\咖啡狗.jpg',r'f:\pic\咖啡狗小图.JPG')

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上述代码中从opencvPublic 导入的preparePreviewImg、previewImgList、readImgFile、cmpMatrix相关函数功能请参考《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/111351901 OpenCV-Python图形图像处理：自用的一些工具函数功能及调用语法介绍》的说明。

输出：

图像放大时未指定插值算法的结果与插值算法为INTER_LINEAR的结果相同
图像缩小时未指定插值算法的结果与插值算法为INTER_LINEAR的结果相同

更多学习资料请参考:
    老猿Python博客文章目录：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/109160152，敬请关注同名微信公众号
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图像放大预览结果：

由于预览图像高度太大被缩小了，放大一点看输入的两张图像，小的在右上角很小的地方：

下面是未指定放大算法的结果预览图：

其他的图像效果差异不是很大，就不展示了。

图像缩小预览图像：

四、小结

本节简单介绍了与图像缩放相关的插值算法、并详细介绍OpenCV图像缩放的函数resize相关的语法、参数以及应用案例。不同的插值算法对资源的开销不同，最终效果也会不一致，大家进行图像缩放时，如无特殊要求，插值算法使用默认值即可。

更多OpenCV-Python的介绍请参考专栏《OpenCV-Python图形图像处理》相关文章。

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