CV::resize
时间: 2024-09-20 09:00:38 浏览: 7
`cv::resize` 是OpenCV库中的一个重要函数,用于调整图像的大小[^1]。它接受四个参数:
1. `src`:源图像或 Mat 对象。
2. `dst`:目标图像或 Mat 对象,用于存储调整后的结果。如果不提供,则会创建一个新的 Mat。
3. `cv::Size(width, height)`:新图像的尺寸,指定宽度和高度。
4. `interpolation`:插值方法,如 `cv::INTER_LINEAR`(线性插值)或 `cv::INTER_CUBIC`(立方插值),用于平滑地转换像素。
以下是一个简单的示例,展示如何使用 `cv::resize` 函数来缩放图像:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat src_image; // 加载原始图像
cv::Mat resized_image;
cv::resize(src_image, resized_image, cv::Size(800, 600), cv::INTER_LINEAR);
// 现在resized_image是原图按指定比例缩放到 (800x600) 的版本
```
相关问题
cv::resize 使用例程
`cv::resize()` 函数是 OpenCV 中的一个常用图像处理函数,用于调整图像的尺寸。它可以帮助你在不失真的情况下改变图片的大小,或者通过插值算法改变像素来实现缩放。以下是 `cv::resize()` 的基本使用例程:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
// 读取原始图像
cv::Mat srcImage = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
if (srcImage.empty()) {
std::cout << "Could not read the image." << std::endl;
return -1;
}
// 定义新的尺寸,例如将宽度和高度都缩小一半
int newWidth = srcImage.cols / 2;
int newHeight = srcImage.rows / 2;
// 使用 cv::resize 进行缩放,可以指定插值方法,如 cv::INTER_LINEAR 或 cv::INTER_CUBIC
cv::Mat resizedImage;
cv::resize(srcImage, resizedImage, Size(newWidth, newHeight), interpolationMethod); // interpolationMethod 要替换为你想要的插值方法
// 保存缩放后的图像
cv::imwrite("output.jpg", resizedImage);
// 显示原图和缩放后的图像
cv::imshow("Original Image", srcImage);
cv::imshow("Resized Image", resizedImage);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个例子中,`interpolationMethod` 可以是 `cv::INTER_NEAREST`, `cv::INTER_LINEAR`, `cv::INTER_AREA`, `cv::INTER_CUBIC`, 或 `cv::INTER_LANCZOS4` 等,它们分别代表最近邻、线性、面积填充、立方体和兰伯茨插值。
cv::resize 指针
`cv::resize` 是 OpenCV 中用于图像缩放的方法,它通常处理的是 `cv::Mat` 类型的图像矩阵,而不是指针。然而,在 CUDA 加速环境下,如果你有一个 `cv::cuda::GpuMat`(CUDA 设备上的 OpenCV 图像矩阵)并且想要在 GPU 上执行 `resize`,通常的做法是先将数据从 CPU 的 `cv::Mat` 转移到 GPU 的 `cv::cuda::GpuMat`,然后在 GPU 上调用相应的 CUDA 内核来完成缩放操作。
示例代码可能如下所示[^1]:
```cpp
// 假设你已经有一个 cv::Mat 和 cv::cuda::GpuMat 对象
cv::Mat cpuImage; // 读取并初始化CPU图像
cv::cuda::GpuMat gpuImage; // 初始化GPU图像
// 将 CPU 图像复制到 GPU
cv::cvtColor(cpuImage, cpuImage, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::cuda::copyTo(gpuImage, cpuImage);
// 在 GPU 上调用 resize 函数 (假设 resizeKernel 是预编译的 CUDA 函数)
resizeKernel<<<blockCount, blockDim>>>(gpuImage, outputGpuImage, dsize, interpolationMethod);
// 然后从 GPU 返回结果到 CPU
cv::cuda::GpuMat resizedCpuImage;
cv::cuda::copyTo(resizedCpuImage, outputGpuImage);
cv::Mat resizedImage;
resizedCpuImage.download(resizedImage);
```
请注意,实际的代码可能需要根据你的具体需求和库的实现调整细节。