图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化。在图像处理中是一种很基础的几何变换,但是具有很重要的作用,比如:当输入图片尺寸过大时,处理速度会很慢,适当的缩小图像可以在不影响处理效果的同时有效提高代码执行速度。 opencv提供了resize函数实现图片缩放功能,函数原型为:
CV_EXPORTS_W void resize(
InputArray src,
OutputArray dst,
Size dsize,
double fx=0,
double fy=0,
int interpolation=INTER_LINEAR );
其中: 第一个参数为输入图像 第二个参数为输出图像 第三个参数为输出图像和输入图像尺寸(包含长宽) 第四个参数为输出图像和输入图像水平方向上的比例 第五个参数为输出图像和输入图像垂直方向上的比例 第六个参数为插值方法: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法… CV_INTER_CUBIC - 立方插值.
需要注意的是: dsize是一个Size类型的数据,它包含图像的长和宽,而fx和fy为double类型,值反应图像的长或宽的比例。所以dsize和fx,fy必须不能同时为零,也就是说要么dsize不为零而fx与fy同时可以为0,要么dsize为0而fx与fy不同时为0;resize函数的目标大小可以是任意的大小,可以不保持长宽比率,删除的像素或者新增的像素值通过interpolation(内插)控制;
如果dsize不为零,fx,fy会自动计算:
fx=dsize.width/src.cols; fy=dsize.height/src.rows;
所以我们可以这样写:
Mat sizeimage;
Size dsize = Size(srcimage.cols*0.5,srcimage.rows*0.5);
resize(srcimage, sizeimage,dsize);
我们定义比例因子是0.5,手动计算出图像缩放后的尺寸,然后把这个尺寸放在Size中。当然在Size里面也是可以直接输入数值的,这样的话可以做固定尺寸的操作,而不发生裁剪。
Size dsize = Size(100,100);
也可以这样:
Mat sizeimage;
resize(srcimage, sizeimage,Size(0,0),0.5,0.5);
此时我们直接把比例给入resize函数,效果是相同的。
但是如果出现Size和fx,fy同时都不为0的情况呢?比如:
Mat sizeimage;
Size dsize = Size(srcimage.cols*0.2,srcimage.rows*0.2);
resize(srcimage, sizeimage,dsize,0.5,0.5);
显然Size的优先级要大于fx和fy