cv2.resize()参数

cv2.resize()函数有以下参数：

1. src：表示输入图像，可以是任何维度的numpy数组。

2. dsize：表示输出图像的大小，可以是一个元组（width，height），也可以是一个整数，这种情况下输出图像的大小为（dsize，dsize）。

3. fx：表示在水平方向上的缩放因子。

4. fy：表示在垂直方向上的缩放因子。

5. interpolation：表示缩放时使用的插值方法，有以下几种可选：

- cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值法。

- cv2.INTER_LINEAR：双线性插值法（默认值）。

- cv2.INTER_AREA：区域插值法。

- cv2.INTER_CUBIC：双三次插值法。

- cv2.INTER_LANCZOS4：Lanczos插值法。

相关问题

cv.resize参数

cv.resize函数的参数包括以下几个：

1. src：输入的原图像，即待改变大小的图像。

2. dst：输出的改变后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已。

3. dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小会根据公式dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))来计算。

4. fx和fy：图像在水平和垂直方向的缩放因子，通过设置fx和fy的值可以控制图像的缩放比例。当dsize为0时，fx和fy的默认值为0，即不进行缩放。当dsize不为0时，fx和fy的默认值为0，即按照dsize的值进行等比例缩放。

5. interpolation：插值方法，用于控制图像的缩放方式。常用的插值方法有最邻近插值、双线性插值、双立方插值和Lanczos插值等。默认情况下，cv.resize函数使用双线性插值方法。

需要注意的是，dsize和fx/fy不能同时为0。如果事先已经知道了输出图像的大小，可以通过指定dsize的值来实现缩放；如果事先已经知道了缩放因子，可以通过指定fx和fy的值来实现缩放。

另外，根据不同的应用场景和要求，可以选择不同的插值方法来达到更好的缩放效果和性能。常用的插值方法中，最邻近插值的效率最高，但图像质量相对较差；而双线性插值的效率次之，图像质量较好；双立方插值和Lanczos插值的效率较低，但图像质量最好。根据具体情况，可以选择适合的插值方法来进行图像缩放操作。

np.resize与cv2.resize的差别

np.resize和cv2.resize是两个不同的函数，它们的作用也不同。

- np.resize(arr, new_shape)函数是用于调整数组大小的函数，它会返回一个新的数组，新数组的大小由new_shape参数指定。如果新数组的大小比原数组大，那么新数组的内容将会是原数组的重复；如果新数组的大小比原数组小，那么新数组的内容将会是原数组的截取。需要注意的是，np.resize函数不会改变原数组的大小。

- cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)函数是用于调整图像大小的函数，它会返回一个新的图像，新图像的大小由dsize参数指定。如果dsize是一个整数，那么新图像的大小将会是原图像大小的dsize倍；如果dsize是一个元组，那么新图像的大小将会是(dsize, dsize)。需要注意的是，cv2.resize函数会改变图像的大小。

下面是一个使用np.resize函数的例子：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr = np.resize(arr, (3, 3))
print(new_arr)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [1, 2, 3]])

下面是一个使用cv2.resize函数的例子：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
new_img = cv2.resize(img, (640, 480))
cv2.imshow('new_img', new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个例子中，我们读取了一张名为test.jpg的图片，然后将其大小调整为640x480，并显示在屏幕上。