matlab中resize

在Matlab中，resize函数用于调整图像的大小。它的语法如下：

B = imresize(A, scale)
B = imresize(A, [numrows numcols])
B = imresize(A, 'scale', scale)
B = imresize(A, 'OutputSize', [numrows numcols])

其中，A是输入图像，scale是缩放比例，numrows和numcols是输出图像的行列数，B是输出图像。

例如，要将图像A缩小一半，可以使用以下代码：

B = imresize(A, 0.5);

要将图像A的大小调整为320x240，可以使用以下代码：

B = imresize(A, [240 320]);

要将图像A的大小调整为原来的2倍，可以使用以下代码：

B = imresize(A, 'scale', 2);

更多关于resize函数的信息，请参考Matlab的官方文档。

相关问题

OpenCV中的resize（）和Matlab中resize()函数输出结果差别

OpenCV中的resize()函数和Matlab中的resize()函数在处理图像大小调整时的输出结果有一些差别。主要的差异在于两者处理图像边缘情况时的策略不同。

在OpenCV中，当调整图像大小时，默认使用了线性插值算法。这种算法会根据周围像素的值来估计新像素的值。当调整图像大小时，OpenCV会根据新图像的尺寸计算每个像素的位置，并使用线性插值算法来计算新像素的值。

而在Matlab中，resize()函数默认使用双线性插值算法。这种算法会在水平和垂直方向上分别进行线性插值，然后再对两个方向上的结果进行加权平均。这样可以更好地保持图像细节和平滑度。

因此，当使用不同的插值算法时，两者的输出结果可能会有细微的差别。此外，还有一些其他因素可能会导致输出结果的差异，例如处理边缘像素时的策略、像素值的范围和舍入误差等。

总之，虽然OpenCV和Matlab中的resize()函数都用于调整图像大小，但它们在实现细节和输出结果方面有一些差别。如果需要精确控制图像大小调整的结果，可能需要根据具体需求选择合适的函数和参数。

matlab resize

在Matlab中，可以使用imresize函数来调整图像的大小。imresize函数的语法如下：

B = imresize(A, scale)

其中，A是输入图像，scale是缩放因子。scale可以是一个标量，表示图像的缩放比例；也可以是一个二元向量，表示图像的目标大小。例如，如果scale为0.5，则图像将缩小到原来的一半大小；如果scale为[200, 300]，则图像将缩放到200x300的大小。

另外，imresize函数还可以接受其他可选参数，用于指定插值方法、抗锯齿等。你可以查阅Matlab的文档了解更多关于imresize函数的使用方法和参数选项。