图像缩放

import cv2
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像
cv2.imshow("original",o)
rst=cv2.resize(img,None,fx=2,fy=0.5)#图像缩放
print("o.shape=",o.shape)
print("rst.shape=",rst.shape)
cv2.imshow("result",rst)
cv2.waitKey(0)

o.shape= (460, 460, 3) rst.shape= (230, 920, 3)

-1

算法：图像缩放是对图像大小进行调整的过程。图像缩放是在处理效率以及平滑度和清晰度上做权衡。

dst=cv2.resize(src, dsize[, fx[, fy[, interpolation]]])

• src表示输入图像
• dsize表示输出图像大小
• fx表示水平方向上（x轴方向）缩放比
• fy表示垂直方向上（y轴方向）缩放比
• interpolation表示插值方式

参数dsize的x方向缩放大小（参数fx）：

(double)dsize.width/src.cols

y方向的缩放大小（参数fy）:

(double)dsize.height/src.rows

如果参数dsize的值是None，那么目标图像的大小通过参数fx和fy来决定：

dsize=Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))

注意：参数dsize中第1个参数对应缩放后图像宽度（width，即列数cols，与参数fx相关），第2个参数对应缩放后图像高度（height，即行数rows，与参数fy相关）。三次样条插值方式速度慢，双线性插值方式速度快且效果并不逊色。