resize函数用法

`resize()` 函数是C++标准库中 `std::vector` 类的一个成员函数，主要用于调整向量的大小以容纳更多或更少的元素。这里有两个重载版本：

1. `void resize(size_type n)`：这个版本只接受一个参数 `n`，表示新的元素数量。如果 `n` 大于当前向量的大小，那么新分配的空间将会用默认构造函数初始化额外的元素；如果 `n` 小于当前大小，多余的元素会被移除（不会被销毁，只是其内容不再有效）。

示例：

   std::vector<int> vec = {1, 2, 3};
   vec.resize(5); // 现在vec有5个元素，剩余部分填充默认值（如0）

2. `void resize(size_type n, const value_type& val)`：这个版本除了接收新的元素数量 `n`，还接受一个额外的参数 `val`，表示要用来初始化新元素的值。这适用于你想用特定值填充新增空间的情况。

示例：

   std::vector<int> vec = {1, 2, 3};
   vec.resize(5, 0); // 现在vec有5个元素，剩余部分都为0

调用 `resize()` 后，`size()` 属性会更新为新的元素数量，而 `capacity()` 则会在必要时相应地增长，以满足存储需求。

相关问题

opencv resize函数用法

在OpenCV库中，`resize()`函数是一个常用的功能，用于改变图像的尺寸。其基本语法如下：

cv2.resize(image, dsize, interpolation flags=None)

这里参数说明如下：
- `image`: 输入的原始图像，可以是numpy数组或OpenCV Mat对象。
- `dsize`: 输出图像的新尺寸，可以是一个元组 `(width, height)`，或者是另一个Mat对象表示的目标分辨率。
- `interpolation flags`: 可选的插值方法，用于处理放大、缩小过程中可能出现的像素间插值。常见的插值方法有：
- `INTER_NEAREST` (最近邻插值)：最简单，对每个新像素直接取源像素值。
- `INTER_LINEAR` (线性插值): 使用4个相邻像素进行线性插值。
- `INTER_CUBIC` (立方卷积插值)：适用于照片缩放，效果更好，但计算量较大。
- `INTER_AREA` (面积插值): 保持原图的长宽比，可能导致边缘失真。
- 更多其他选项如 `INTER_LANCZOS4`, 等高级插值方法。

示例用法：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 缩小图像到50%的大小，保留长宽比
resized_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 或者指定新的宽度和高度
resized_img = cv2.resize(img, (int(img.shape[1] / 2), int(img.shape[0] / 2)), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# 保存结果
cv2.imwrite('output.jpg', resized_img)

python resize函数使用方法

Python中的resize函数可以用来调整图像的大小。它可以使用OpenCV或PIL库中的函数进行实现。下面分别介绍两种方法的使用。

1. 使用OpenCV库中的resize函数

使用OpenCV库的resize函数需要先安装OpenCV库。然后可以使用以下代码来调整图像的大小：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')  # 读取图片
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))  # 调整图片大小
cv2.imshow('resized image', resized_img)  # 显示调整后的图片
cv2.waitKey(0)  # 等待按键
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有窗口

其中，`img`是原始图像，`new_width`和`new_height`是调整后的图像的宽度和高度。`resized_img`是调整后的图像。

2. 使用PIL库中的resize函数

使用PIL库的resize函数同样需要先安装PIL库。然后可以使用以下代码来调整图像的大小：

from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')  # 打开图片
resized_img = img.resize((new_width, new_height))  # 调整图片大小
resized_img.show()  # 显示调整后的图片

其中，`img`是原始图像，`new_width`和`new_height`是调整后的图像的宽度和高度。`resized_img`是调整后的图像。注意，在使用PIL库时，需要使用`show()`函数来显示图片。