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。

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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 缩放图片

### 使用 OpenCV 对图像进行缩放

在 Python 中利用 `opencv-python` 库能够方便地调整图像尺寸。通过调用 `cv2.resize()` 函数来执行这一操作，该函数允许指定目标宽度和高度或者设置比例因子以保持纵横比不变。

下面是具体实现方法：

import cv2

# 加载原始图片
img = cv2.imread('Resources/shapes.png')

# 定义新的宽高
new_width = 800
new_height = 600
dim = (new_width, new_height)

# 缩放图像至固定大小
resized_img_fixed_size = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)[^1]

# 或者按照一定倍率缩小/放大原图
scale_percent = 50  # 放大或缩小的比例为百分之五十
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)

# 缩放图像按比例尺
resized_img_scale_factor = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)[^2]

# 展示结果
cv2.imshow("Resized Image", resized_img_fixed_size)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码展示了两种不同方式的图像缩放技术：一种是指定确切的目标分辨率；另一种则是基于给定百分比计算新尺寸并应用相应变换。这里使用的插值算法包括但不限于最近邻法(`INTER_NEAREST`)、双线性插值(`INTER_LINEAR`)以及面积插值(`INTER_AREA`)等几种模式。