opencv中放大缩小函数

在OpenCV中，可以使用resize函数来进行图像的放大和缩小操作。该函数的原型如下：

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

其中，src表示输入图像，dsize为输出图像的大小，fx和fy分别表示水平和垂直方向上的缩放比例（如果指定了dsize，则忽略这两个参数），interpolation表示插值方法。

常用的插值方法有以下几种：

- INTER_NEAREST：最近邻插值法。
- INTER_LINEAR：双线性插值法（默认）。
- INTER_AREA：区域插值法。
- INTER_CUBIC：双三次插值法。
- INTER_LANCZOS4：Lanczos插值法。

例如，将一张图片按照0.5倍的比例进行缩小，并使用双线性插值法：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

opencv放大缩小图片

下面是使用OpenCV进行图像缩放的示例代码：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 缩小图像
smaller_img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)

# 放大图像
bigger_img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=2, fy=2)

# 显示原始图像、缩小后的图像和放大后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Smaller Image', smaller_img)
cv2.imshow('Bigger Image', bigger_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取原始图像。然后，我们使用`cv2.resize()`函数来缩小和放大图像。`cv2.resize()`函数的第一个参数是原始图像，第二个参数是调整后的图像尺寸，第三个和第四个参数是x轴和y轴上的缩放系数，第五个参数是差值方式。在这个例子中，我们将x轴和y轴上的缩放系数设置为0.5和2，分别对图像进行了缩小和放大操作。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像、缩小后的图像和放大后的图像。

opencv放大缩小C++

使用OpenCV进行图像的放大和缩小，可以使用cv::resize函数。该函数可以通过指定缩放系数或目标图像大小来实现对图像的缩放。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用cv::resize函数进行图像的放大和缩小：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("lena.jpg");

    // 缩小图像
    Mat small_image;
    resize(image, small_image, Size(image.cols / 2, image.rows / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);

    // 放大图像
    Mat large_image;
    resize(image, large_image, Size(image.cols * 2, image.rows * 2), 0, 0, INTER_LINEAR);

    // 显示图像
    imshow("Original Image", image);
    imshow("Small Image", small_image);
    imshow("Large Image", large_image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在这个例子中，我们首先读取了一个名为lena.jpg的图像。然后，我们使用cv::resize函数来缩小和放大这个图像。缩小图像时，我们将图像的大小减半，并使用INTER_LINEAR插值算法来进行图像的重采样。放大图像时，我们将图像的大小扩大一倍，并再次使用INTER_LINEAR插值算法进行重采样。

最后，我们使用imshow函数显示原始图像、缩小图像和放大图像，并使用waitKey函数等待用户按下任意键。