cv::resize(img, re, re.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);各种实现

`cv::resize()` 函数用于调整OpenCV图像（`img`）的大小。这个函数有多种实现方式，其中一种常见的是指定新尺寸 `re.size()` 和插值方法 `cv::INTER_LINEAR`。下面是一些参数的解释：

1. **img**: 输入图像。

2. **re**: 输出图像的大小，通常是一个 `cv::Size` 对象，表示宽度和高度。

3. **re.size()**: 新的宽度和高度。

4. **0, 0**: 这两个参数用于控制缩放过程中的平移。如果设置为0，意味着不进行水平和垂直偏移。

5. **cv::INTER_LINEAR**: 插值方法，这里指线性插值，它会在像素之间创建更平滑的过渡效果。其他选项还有 `cv::INTER_NEAREST`（最近邻）、`cv::INTER_CUBIC`（立方插值）等。

示例代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

// 假设我们有一个输入图像 img
cv::Mat input_img;
// 调整图像大小，保持原始宽高比，但可能改变实际尺寸
cv::Mat resized_img;
cv::resize(input_img, resized_img, cv::Size(800, 600), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);

在这个例子中，`resized_img` 将会是原图 `input_img` 的一个放大版本，其宽度是 800 像素，高度是 600 像素，采用线性插值方式进行缩放。

相关问题

uchar* _img_data，cv::resize;各种实现

从提供的两个引用[^1] 和来看，它们主要讨论的是OpenCV（Computer Vision Library）中的图像处理操作，特别是与内存管理和图像尺寸调整相关的部分。

对于`uchar* _img_data`，这通常表示一个无符号字符指针，用于存储图像数据。在OpenCV中，`uchar`代表单个无符号字符，`_img_data`可能是从原始图像文件读取后的直接内存地址，或者经过某种转换后的数据。如果要优化内存效率，可能需要避免多次分配，如引用[1]提到的`blobFromImage`函数中提到的“Mat分配了两次”，意味着可以通过一次分配来处理整个图像以减少内存开销。

`cv::resize` 是OpenCV中的一个函数，用于改变图像的尺寸。原引用示例中并未直接展示`cv::resize`的具体实现，但可以推测其大概过程如下：

// 假设已经有了uchar* _img_data和新的图像尺寸new_size
cv::Mat resized_img;
if (cv::isContiguous(_img_data)) {
    // 如果原数据连续，使用内联方法
    resized_img.create(new_size, CV_8UC3, _img_data);
} else {
    // 对非连续数据，先复制到临时缓冲区
    Mat temp_img(new_size, CV_8UC3);
    memcpy(temp_img.data, _img_data, sizeof(uchar) * new_size.area());
    resized_img = temp_img;
}
// 调用cv::resize函数
cv::resize(resized_img, resized_img, Size(), fx, fy, interpolationMethod); 
// 其中fx/fy是缩放因子，interpolationMethod指定插值方法，如INTER_LINEAR/CV_INTER_CUBIC等

解释一段python代码 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), scaleup=True, stride=32): shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) if not scaleup: # only scale down, do not scale up (for better test mAP) r = min(r, 1.0) ratio = r # width, height ratios new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding dw /= 2 dh /= 2 if shape[::-1] != new_unpad: # resize img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1)) left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # add border return img,ratio,(dw,dh)

这段代码实现的是一个图像处理函数，它将输入的图像进行大小调整和填充操作，使其符合指定的大小要求。具体来说，函数的输入参数img是一个图像数据，new_shape是期望的新尺寸，color是填充颜色，scaleup表示是否可以放大图像，stride是填充步长。函数首先获取输入图像的当前尺寸，然后根据new_shape计算出缩放比例r，如果scaleup为False，则限制r的最大值为1.0，以确保不会放大图像。接着，函数根据r计算出新的宽高比ratio，然后计算出新图像的宽高new_unpad，并计算出需要填充的行列数dw和dh。如果当前图像尺寸不等于新图像尺寸，则调用cv2.resize函数进行缩放操作。最后，函数使用cv2.copyMakeBorder函数对图像进行填充，返回填充后的图像、缩放比例和填充行列数。