1. resize函數說明
OpenCV提供了resize函數來改變圖像的大小，函數原型如下：
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );
參數說明：
src：輸入，原圖像，即待改變大小的圖像； dst：輸出，改變大小之后的圖像，這個圖像和原圖像具有相同的內容，只是大小和原圖像不一樣而已； dsize：輸出圖像的大小。如果這個參數不為0，那么就代表將原圖像縮放到這個Size(width，height)指定的大小；如果這個參數為0，那么原圖像縮放之后的大小就要通過下面的公式來計算： dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows)) 其中，fx和fy就是下面要說的兩個參數，是圖像width方向和height方向的縮放比例。 fx：width方向的縮放比例，如果它是0，那么它就會按照(double)dsize.width/src.cols來計算； fy：height方向的縮放比例，如果它是0，那么它就會按照(double)dsize.height/src.rows來計算； interpolation：這個是指定插值的方式，圖像縮放之后，肯定像素要進行重新計算的，就靠這個參數來指定重新計算像素的方式，有以下幾種： INTER_NEAREST - 最鄰近插值 INTER_LINEAR - 雙線性插值，如果最后一個參數你不指定，默認使用這種方法 INTER_AREA -區域插值 resampling using pixel area relation.
It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire’-free results.
But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method. INTER_CUBIC - 4x4像素鄰域內的雙立方插值 INTER_LANCZOS4 - 8x8像素鄰域內的Lanczos插值
使用注意事項：
dsize和fx/fy不能同時為0，要么你就指定好dsize的值，讓fx和fy空置直接使用默認值，就像
resize(img, imgDst, Size(30,30));
要么你就讓dsize為0，指定好fx和fy的值，比如fx=fy=0.5，那么就相當於把原圖兩個方向縮小一倍！
OpenCV官方說明：注意紅色方框那句話：
To shrink an image, it will generally look best with cv::INTER_AREA interpolation, whereas to enlarge an image,
it will generally look best with cv::INTER_CUBIC (slow) or cv::INTER_LINEAR (faster but still looks OK).
2.各種插值方式的比較
OpenCV的cv::resize函數支持多種插值方式，這里主要比較下面四個常用的插值方式。
2.1 INTER_NEAREST（最近鄰插值）
最近鄰插值是最簡單的插值方法，選取離目標點最近的點作為新的插入點，計算公式表示如下：
插值后的邊緣效果：由於是以最近的點作為新的插入點，因此邊緣不會出現緩慢的漸慢過度區域，這也導致放大的圖像容易出現鋸齒的現象
2.2 INTER_CUBIC (三次樣條插值)
插值后的邊緣效果：可以有效避免出現鋸齒的現象
2.3 INTER_LINEAR(線性插值)
線性插值是以距離為權重的一種插值方式。
插值后的邊緣效果：可以有效避免出現鋸齒的現象
2.4 INTER_AREA (區域插值)
區域插值共分三種情況，圖像放大時類似於雙線性插值，圖像縮小(x軸、y軸同時縮小)又分兩種情況，此情況下可以避免波紋出現。因此對圖像進行縮小時，為了避免出現波紋現象，推薦采用區域插值方法。
OpenGL說明文檔有這么解釋：To shrink an image, it will generally look best with #INTER_AREA interpolation, whereas to enlarge an image, it will generally look best with #INTER_CUBIC (slow) or #INTER_LINEAR (faster but still looks OK).
如果要縮小圖像，通常推薦使用INTER_AREA插值效果最好，而要放大圖像，通常使用INTER_CUBIC(速度較慢，但效果最好)，或者使用INTER_LINEAR(速度較快，效果還可以)。
插值后的邊緣效果：
測試代碼：
1 #include <chrono>
2 #include <opencv2/opencv.hpp>
3 #define millisecond 1000000
4 #define DEBUG_PRINT(...) printf( __VA_ARGS__); printf("\n")
5 #define DEBUG_TIME(time_) auto time_ =std::chrono::high_resolution_clock::now()
6 #define RUN_TIME(time_) (double)(time_).count()/millisecond
7 using namespace std; 8
9
10 int main() 11 { 12 string image_path = "D:\\imageEnhance\\hdrnet\\1.jpg"; 13 cv::Mat image = cv::imread(image_path); 14 cv::Mat image2X_INTER_NEAREST; 15 cv::Mat image2X_INTER_LINEAR; 16 cv::Mat image2X_INTER_AREA; 17 cv::Mat image2X_INTER_CUBIC; 18 double scale = 3.0; 19
20 cv::Mat initMat; 21 cv::resize(image, initMat, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_NEAREST); 22
23
24 DEBUG_PRINT("image size[%d,%d],scale=%3.1f", image.rows,image.cols, scale); 25 DEBUG_TIME(T0); 26 cv::resize(image, image2X_INTER_NEAREST, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_NEAREST);//最近鄰插值
27 DEBUG_TIME(T1); 28 cv::resize(image, image2X_INTER_LINEAR, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_LINEAR); //線性插值（默認）
29 DEBUG_TIME(T2); 30 cv::resize(image, image2X_INTER_AREA, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_AREA); //區域插值,圖像放大時類似於線性插值，圖像縮小時可以避免波紋出現。
31 DEBUG_TIME(T3); 32 cv::resize(image, image2X_INTER_CUBIC, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_CUBIC); //三次樣條插值
33 DEBUG_TIME(T4); 34
35 DEBUG_PRINT("INTER_NEAREST:%3.3fms", RUN_TIME(T1 - T0)); 36 DEBUG_PRINT("INTER_LINEAR :%3.3fms", RUN_TIME(T2 - T1)); 37 DEBUG_PRINT("INTER_AREA :%3.3fms", RUN_TIME(T3 - T2)); 38 DEBUG_PRINT("INTER_CUBIC :%3.3fms", RUN_TIME(T4 - T3)); 39
40 return 0; 41 }
運行結果：
image size[2912,4368],scale=3.0 INTER_NEAREST:211.946ms INTER_LINEAR :510.467ms INTER_AREA :541.749ms INTER_CUBIC :213.416ms
3. 總結
測試結果表明：
速度比較：INTER_NEAREST（最近鄰插值）>INTER_CUBIC (三次樣條插值)>INTER_LINEAR(線性插值)>INTER_AREA (區域插值) 對圖像進行縮小時，為了避免出現波紋現象，推薦采用INTER_AREA 區域插值方法。 OpenCV推薦：如果要縮小圖像，通常推薦使用#INTER_AREA插值效果最好，而要放大圖像，通常使用INTER_CUBIC(速度較慢，但效果最好)，或者使用INTER_LINEAR(速度較快，效果還可以)。至於最近鄰插值INTER_NEAREST，一般不推薦使用 特殊說明：鄙人在測試的時候，發現使用INTER_CUBIC方法，並不慢啊啊啊，比INTER_LINEAR還快！！！！這個就比較尷尬了！我猜是OpenCV有對INTER_CUBIC插值方法進行特殊的優化吧！