cv2.resize()函數參數詳解

一、參數介紹

cv2.resize()函數是OpenCV庫中的一種圖像處理函數，用於調整圖像的大小。常用於圖像縮放、裁剪、旋轉、鏡像等操作。在使用該函數時，需要注意以下參數：

1.1 目標大小參數——dsize

dsize是目標圖像的大小，通常採用元組（width, height）表示。可以指定縮放後圖像的大小，也可以使用0參數來根據縮放比例自動計算大小。舉個例子：

# 指定目標大小
img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (500, 600))

# 指定縮放比例
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)

1.2 縮放比例參數——fx和fy

fx和fy是橫向和縱向的縮放比例，默認值為1，表示不縮放。若fx為0.5，fy為2，則水平方向縮小一半，垂直方向增大一倍。同樣地，在使用該參數時可以指定目標大小或使用0參數來自動計算大小。

1.3 插值方法參數——interpolation

interpolation表示縮放圖像時的插值方法，常見的有以下三種：

• cv2.INTER_NEAREST：最近鄰插值。
• cv2.INTER_LINEAR：雙線性插值（默認選項）。
• cv2.INTER_CUBIC：雙三次插值。

一些情況下，放大圖像使用INTER_CUBIC會比較好，縮小圖像使用INTER_AREA會比較好。舉個例子：

# 指定插值方法
resized_img1 = cv2.resize(img, (500, 600), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
resized_img2 = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

1.4 填充方式參數——borderMode

borderMode表示在縮放圖像時所填充的邊緣像素的模式，常見的有以下兩種：

• cv2.BORDER_CONSTANT：填充常數值。
• cv2.BORDER_REPLICATE：複製最邊緣像素。

舉個例子，在寬度和高度上各縮放2倍，並且填充邊界像素：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
resized_img = cv2.resize(img, (cols * 2, rows * 2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT)

二、圖像縮放

圖像縮放是最常用的cv2.resize()函數操作之一，它的作用是改變圖像的大小。下面我們來看一下cv2.resize()函數如何實現圖像縮放操作。

2.1 按比例縮放

比例縮放是指按照一定的比例縮小或者放大圖片。在使用cv2.resize()函數時，可以使用fx和fy參數分別指定水平方向和垂直方向的比例。比如：傳入fx=0.5，fy=0.5，表示縮小一半。代碼示例如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('resized_img', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2 按目標尺寸縮放

目標尺寸縮放是指將原圖縮放到指定的目標尺寸。需要注意的是，在指定目標尺寸時，需要使用一個元組（width, height）來表示。比如：傳入(400, 200)，表示將目標圖片的寬為400，高為200。代碼示例如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (400, 200), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('resized_img', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.3 按照比例和目標尺寸縮放

有時候我們需要按照一定的比例和指定的目標尺寸來縮放圖片。此時我們可以直接指定fx和fy的值，也可以直接指定目標尺寸的大小。代碼示例如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img1 = cv2.resize(img, (400, 200), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
resized_img2 = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

cv2.imshow('resized_img', resized_img1)
cv2.imshow('resized_img2', resized_img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、插值演算法

在圖像縮放中，插值演算法是一個不可忽略的問題。OpenCV提供了三種插值演算法，包括最近鄰插值、雙線性插值和雙三次插值。下面我們會針對這三種插值演算法進行詳細介紹。

3.1 最近鄰插值

最近鄰插值的演算法非常簡單，就是取周圍點的灰度值來填充當前像素點的值。在圖像縮小的時候，最近鄰插值演算法會丟失一些細節。代碼示例如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

cv2.imshow('resized_img', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.2 雙線性插值

雙線性插值是一種比較常用的插值演算法，在縮小和放大圖像時都會用到。它是基於對兩個方向上的一階導數進行估計來計算一個像素值，而不是簡單地從周圍的像素值中選取一個值。代碼示例如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

cv2.imshow('resized_img', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.3 雙三次插值

雙三次插值是一種複雜的插值演算法，如果在縮小圖像時使用的話，會比雙線性插值更加平滑。而在放大圖像時，它比雙線性插值更能保留細節。代碼示例如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

cv2.imshow('resized_img', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、結尾

cv2.resize()函數是一個非常有用的圖像處理函數，在圖像縮放、裁剪、旋轉、鏡像等操作中都有應用。本文詳細介紹了該函數參數的使用方法，並給出了實用的代碼示例。如果有需要對圖像進行縮放等操作的讀者，可以了解該函數的更多使用技巧，從而更好地幫助你解決實際問題。