19 图像放缩与插值

19 图像放缩与插值

个人资料，仅供学习使用
修改时间——2022年1月24日 20:17:13
学习课程：OpenCV4 C++ 快速入门视频30讲
视频老师：贾志刚

opencv知识点：

• 图像放缩 - resize
• 插值算法 - Interpolation

本课所解决的问题：

• 如何对图像放缩？
• 什么是插值算法？

1.图像放缩

在opencv当中，如果我们想对一个图像放缩，我们要用到这样一个API

• resize

介绍如下

resize
	重设图像宽长
		共6个参数
			第1个参数 输入
			第2个参数 输出
			
			第3个参数 输出图像的size
			第4个参数 fx 沿水平的比例因子
			第5个参数 fy 沿垂直的比例因子
				      
					可以使用size做放缩插值，也可以使用fx，fy卷积做放缩插值
			
			第6个参数 插值方法（查阅文档可知，下文会进行简单介绍）

resize的应用场景有很多，其中最常见的就是：

在做一些神经网络训练，深度网络训练，卷积网络训练等的时候，为了方便处理，会把图像resize到指定大小

2.插值算法

关于插值算法，这里简单介绍一下

首先，图像放缩的时候为什么要用插值算法呢？

这是因为，图像放缩时，像素点的位置会发生变化
要想得到放缩后图像像素点的位置，就要经过某种算法计算得来
这种计算的算法就是插值算法。

插值算法有很多相关的应用场景，比如：

• 几何变换
• 透视变换
• 插值计算新像素
• resize

而常见的插值算法有4种，其中前两种比较快，后两种比较慢

• INTER_NEAREST = 0 ——最近邻插值
• INTER_LINEAR = 1 ——线性插值
• INTER_CUBIC = 2 ——立方插值
• INTER_LANCZOS4 = 4 ——Lanczos插值

opencv4支持的插值算法如下

3.对一张图像进行放缩

接下来我们通过resize对一张图像进行缩小，放大

//函数定义
void resize_demo(Mat& image);

//函数实现
void QuickDemo::resize_demo(Mat& image) {

	Mat zoomin, zoomout;//缩小，放大

	int w = image.cols;
	int h = image.rows;

	imshow("原图", image);

	//resize(image, zoomin, Size(w / 2, h / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);
	//imshow("缩小", zoomin);

	resize(image, zoomout, Size(w * 2, h * 2), 0, 0, INTER_LINEAR);
	imshow("放大", zoomout);

}

对原图进行放大和缩小。

4.插值算法 - 进阶

笔者目前层次，暂时用不到进阶的插值插值算法

关于插值的更深学习，具体的可以查课贾志刚老师的博客

• 图像放缩之临近点插值
• 图像处理之三种常见双立方插值算法
• 图像放缩之双立方插值
• 图像放缩之双线性内插值
• 图像处理之Lanczos采样放缩算法

本课所用API查阅

1.resize#

2.InterpolationFlags#

3.InterpolationMasks#