用opencv缩放图片，原始尺寸大小会影响resize速度吗

是的，原始尺寸大小会影响resize速度。当图片尺寸较大时，resize操作需要处理更多的像素，因此需要更多的计算资源和时间。尤其是在需要频繁进行resize操作的情况下，如视频处理等，尺寸大小的影响就更为明显。因此，在进行resize操作时，应根据实际情况选择合适的尺寸，并尽量减小图片的尺寸，以提高resize操作的速度。

相关问题

用opencv缩放图片：4000x4000像素resize到400x400，与1000x1000像素resize到400x400相比，耗时会更长吗

是的，一般情况下，将4000x4000像素的图像resize到400x400，比将1000x1000像素的图像resize到400x400所需的耗时更长。因为原始图像尺寸越大，resize操作需要处理的像素个数就越多，需要更多的计算资源和时间。另外，将图像缩小的程度也会影响resize操作的速度，缩小程度越大，所需的计算量也会越大。因此，在进行resize操作时，应根据实际情况选择合适的尺寸，并尽量减小原始图像的尺寸，以提高resize操作的速度。

opencv怎么缩放图片尺寸

### 回答1：
你可以使用OpenCV函数resize()来缩放图片尺寸。以下是一个简单的示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 缩放图片
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

# 显示原始图片和缩放后的图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此示例中，'image.jpg'是你要缩放的图片文件名，new_width和new_height是缩放后的宽度和高度，resized_img是缩放后的图片对象。你可以使用cv2.imshow()函数来显示原始图片和缩放后的图片。最后，要使用cv2.waitKey(0)等待用户按下任意键来关闭窗口并结束程序。

### 回答2：
在OpenCV中，我们可以使用resize()函数来缩放图像尺寸。

resize()函数的基本语法如下：
dst = cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

- src：要缩放的原始图像。
- dsize：输出的图像尺寸，可以是指定的像素宽高值，也可以是百分比比例。
- dst：输出的缩放后的图像（可选）。
- fx：在沿水平轴方向缩放的比例因子（可选）。
- fy：在沿垂直轴方向缩放的比例因子（可选）。
- interpolation：插值方法的选择（可选），默认为INTER_LINEAR，可以选择从以下插值方法中选择：
- INTER_NEAREST：最近邻插值。
- INTER_LINEAR：双线性插值（默认）。
- INTER_AREA：使用像素区域关系进行重采样。
- INTER_CUBIC：4x4像素邻域的双三次插值。
- INTER_LANCZOS4：8x8像素邻域的Lanczos插值。

下面是一个示例，展示如何使用resize()函数来将图像缩小一半，保存并显示缩放后的图像：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread("input.jpg")

# 缩放图像尺寸到一半
resized_img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)

# 保存缩放后的图像
cv2.imwrite("output.jpg", resized_img)

# 显示缩放后的图像
cv2.imshow("Resized Image", resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样，就可以使用OpenCV中的resize()函数来缩放图像的尺寸了。

### 回答3：
要使用OpenCV缩放图片尺寸，可以使用resize函数。这个函数允许我们指定要缩放的图像和目标尺寸。

首先，我们需要导入OpenCV库并加载要缩放的图像。可以使用imread函数来加载图像，如下所示：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

接下来，我们可以使用resize函数来缩放图像。resize函数的第一个参数是要缩放的图像，第二个参数是目标尺寸。可以通过设置第二个参数的宽度和高度来控制图像的缩放比例。在这里，我们将目标尺寸设置为200x200像素，如下所示：

# 设置目标尺寸
width = 200
height = 200
dim = (width, height)

# 缩放图像
resized_image = cv2.resize(image, dim)

最后，我们可以使用imshow函数来显示缩放后的图像，并使用waitkey函数等待用户按下任意键关闭窗口，如下所示：

# 显示缩放后的图像
cv2.imshow("Resized Image", resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用以上代码，我们可以将图像缩放为200x200像素的尺寸。当然，我们也可以根据实际需要设置不同的目标尺寸。