opencv resize （C/C++/Python）

参考：
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html?highlight=resize#cv.Resize
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使用opencv也已经很久了，在使用过程中，常常需要调整图像大小，这就会使用到resize函数。每次都得在网上查找，今天将它的c/c++/python版本都详细记录，解决这个问题。

函数功能：调整图像的大小

C++:

void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)Python:
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dstC:
void cvResize(const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR)

参数说明：
src - 原图

dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需要根据src的大小，参数fx和fy决定。dst的类型（type）和src图像相同

dsize - 目标图像大小。当dsize为0时，它可以通过以下公式计算得出：



所以，参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0

fx - 水平轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：



fy - 垂直轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：



interpolation - 插值方法。共有5种：

１）INTER_NEAREST - 最近邻插值法

２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）

３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。

４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法

５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

如果目标图像dst已经初始化过大小，并且你想要将原始图像src调整为目标图像dst的大小，那么，调用方式可以如下：

C++:
// 显示指定
resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, INTER_CUBIC)但如果你想指定调整的幅度，可以使用以下方式：
resize(src, dst, 0, 0.3, 0.7, INTER_CUBIC)

如果想要收缩图像，那么使用重采样差值法效果最好；如果想要放大图像，那么最好使用3次差值法或者线性差值法（文档推荐的）.

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前面已经说了一堆理论，现在开始实验一下。

当前实验暂不涉及不同采样方法之间的效果，时间等对比，采样方法按文档推荐的来：收缩图像采样重采用；放大图像采用3次差值。

实验内容：１）将原图缩小为（0.3, 0.5）；２）将原图放大为（1.6, 1.2）。其中，缩小图像时，使用dsize参数；放大图像时，使用fx，fy参数

实验对象：lena.jpg



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C++:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
// 获取原图
Mat img = imread(argv[1], -1);
if (img.empty())
{
cout <<"无法读取图像" <<endl;
return 0;
}

int height = img.rows;
int width = img.cols;

// 缩小图像，比例为(0.3, 0.5)
Size dsize = Size(round(0.3 * width), round(0.5 * height));
Mat shrink;
resize(img, shrink, dsize, 0, 0, INTER_AREA);

// 放大图像，比例为(1.6, 1.2)
float fx = 1.6;
float fy = 1.2;
Mat enlarge;
resize(img, enlarge, Size(), fx, fy, INTER_CUBIC);

// 显示
imshow("src", img);
imshow("shrink", shrink);
imshow("enlarge", enlarge);

waitKey(0);

return 0;
}



Python:

参考：python opencv 图像尺寸变换 - http://www.xuebuyuan.com/1971769.html

#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-

"""
重设图像大小。
缩小图像，比例为（0.3, 0.5）
放大图像，比例为（1.6, 1.2）
"""

__author__ = 'zj'

import cv2
import os

if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread("lena.jpg", -1)
if img == None:
print "Error: could not load image"
os._exit(0)

height, width = img.shape[:2]

# 缩小图像
size = (int(width*0.3), int(height*0.5))
shrink = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

# 放大图像
fx = 1.6
fy = 1.2
enlarge = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 显示
cv2.imshow("src", img)
cv2.imshow("shrink", shrink)
cv2.imshow("enlarge", enlarge)

cv2.waitKey(0)



C:

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage *img = cvLoadImage(argv[1], -1);
if (img == NULL)
{
printf("Error: Could not load image");
return 0;
}

int width = img->width;
int height = img->height;

// 缩小，比例为（0.3, 0.5）
CvSize size_shrink = cvSize(cvRound(0.3*width), cvRound(0.5*height));
IplImage *shrink = cvCreateImage(size_shrink, IPL_DEPTH_8U, 3);
cvResize(img, shrink, CV_INTER_AREA);

// 放大，比例为（1.6, 1.2）
CvSize size_enlarge = cvSize(cvRound(1.6*width), cvRound(1.2*height));
IplImage *enlarge = cvCreateImage(size_enlarge, IPL_DEPTH_8U, 3);
cvResize(img, enlarge, CV_INTER_CUBIC);

// 显示
cvNamedWindow("src");
cvNamedWindow("shrink");
cvNamedWindow("enlarge");

cvShowImage("src", img);
cvShowImage("shrink", shrink);
cvShowImage("enlarge", enlarge);

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&img);
cvReleaseImage(&img);
cvReleaseImage(&img);

return 0;
}



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在使用resize的过程中，总会遇到一个size的问题。

C++:

Size Mat::size() const该方法返回一个矩阵(matrix)，指定两个参数，分别是宽(cols)和高(rows) - size: Size(cols, rows)。当矩阵大于2维时，返回大小为(-1, -1)。

C:

CvSize cvSize(int width, int height)得到一个矩阵或者图像的大小