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函数原型
void resize( InputArray src, OutputArray dst,
Size dsize, double fx = 0, double fy = 0,
int interpolation = INTER_LINEAR );
参数说明
InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。 OutputArray类型的dst,输出图像,其尺寸由第三个参数dsize决定。 Size类型的dsize,输出图像的大小。如果它等于,则大小等于Size(round(fx*src.cols),round(fy*src.rows))。 double类型的fx,沿水平轴的缩放系数,默认值为0,当其等于0时,其数值由该式计算:(double)dsize.width/src.cols; double类型的fy,沿垂直轴的缩放系数,默认值为0,当其等于0时,其数值由该式计算:(double)dsize.height/src.rows; int类型的interpolation,表示不同的插值方式,默认为INTER_LINEAR(线性插值)。
其中,可选的插值方式有:
INTER_NEAREST,最邻近插值。 INTER_LINEAR,线性插值。 INTER_CUBIC,三次样条插值,适合放大图像用。 INTER_AREA,区域插值,适合缩小图像用。 INTER_LANCZOS4,Lancazos插值。 INTER_LINEAR_EXACT ,位精确双线性插值。 INTER_MAX,内插码掩模。 WARP_FILL_OUTLIERS,官方解释:flag, fills all of the destination image pixels. If some of them correspond to outliers in the source image, they are set to zero 。 WARP_INVERSE_MAP,官方解释:flag, inverse transf4ormation。
测试代码
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
cv::Mat test = imread("long.jpg");
cv::Mat result;
result = cv::Mat::zeros(test.size(), test.type());
cv::resize(test, result, cv::Size(0, 0), 4, 4, 2);
imshow("original", test);
imshow("resize", result);
cv::imwrite("long2.png", result);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}
测试效果
图1 效果图
图像扩大后难免有模糊、失真之类的情况发生,还需要进行进一步的优化处理~可以关注我后续的文章,会提供一些简单的处理方法~
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