OpenCV-Python|擴充套件縮放與幾種插值方法比較

知識點

影象插值（Image Interpolation）

最常見四種插值演算法

INTER_NEAREST=0

INTER_LINEAR=1

INTER_CUBIC=2

INTER_LANCZ0S4=4

相關的應用場景

幾何變換、透視變換、插值計算新畫素

resize，如果size有值，使用size做放縮插值，否則根據fx與fy卷積

擴充套件與縮放

擴充套件縮放只是改變影象的尺寸大小。

OpenCV 提供的函式cv2。resize（）可以實現這個功能。影象的尺寸可以自己手動設定，你也可以指定縮放因子。我們可以選擇使用不同的插值方法。

在縮放時我們推薦使用cv2.INTER_AREA，在擴充套件時我們推薦使用v2.INTER_CUBIC（慢) 和v2.INTER_LINEAR

。

預設情況下所有改變影象尺寸大小的操作使用的插值方法都是cv2.INTER_LINEAR

。你可以使用下面任意一種方法改變影象的尺寸：

import cv2 as cvsrc = cv。imread（“。。/code_014/HappyFish。jpg”）cv。namedWindow（“input”， cv。WINDOW_AUTOSIZE）cv。imshow（“input”， src）h， w = src。shape［：2］ #讀取影象的高寬print（h， w） #列印顯示# 影象的插值縮放 fx，fy是指縮放因子# 插值演算法：# interpolation ： INTER_NEAREST（最近鄰插值）dst = cv。resize（src，（w*2， h*2）， fx=0。75， fy=0。75， interpolation=cv。INTER_NEAREST）cv。imshow（“INTER_NEAREST”， dst）#interpolation： INTER_LINEAR （雙線性插值）dst = cv。resize（src，（w*2， h*2）， interpolation=cv。INTER_LINEAR）cv。imshow（“INTER_LINEAR”， dst）#interpolation ： INTER_CUBIC （三次樣條插值：4*4畫素鄰域內的雙立方插值）dst = cv。resize（src，（w*2， h*2）， interpolation=cv。INTER_CUBIC）cv。imshow（“INTER_CUBIC”， dst）#interpolation： INTER_LANCZOS4 （8*8畫素鄰域內的Lanczos）dst = cv。resize（src，（w*2， h*2）， interpolation=cv。INTER_LANCZOS4）cv。imshow（“INTER_LANCZOS4”， dst）#INTERPOLATION ： INTER_AREA （區域插值）dst = cv。resize（src，（w*2， h*2）， interpolation=cv。INTER_AREA）cv。imshow（“INTER_AREA”， dst）cv。waitKey（0）cv。destroyAllWindows（）