对cv2.resize源码进行分析
时间: 2023-07-12 14:53:28 浏览: 72
好的,以下是对cv2.resize源码进行的分析:
cv2.resize函数的源码实现非常复杂,主要分为三个部分:计算输出图像的大小、创建输出图像、对输入图像进行缩放并输出。
第一部分:计算输出图像的大小
如果指定了输出图像的大小,则根据指定的大小计算缩放比例。如果没有指定大小,而是指定了缩放比例,则根据缩放比例计算输出图像的大小。如果既没有指定大小也没有指定缩放比例,则输出图像的大小与输入图像大小相同。
第二部分:创建输出图像
根据计算出的输出图像大小创建一个全0的输出图像。
第三部分:对输入图像进行缩放并输出
根据指定的插值方法对输入图像进行缩放,并将结果输出到输出图像中。cv2.resize支持的插值方法有四种:最近邻插值(INTER_NEAREST)、双线性插值(INTER_LINEAR)、区域插值(INTER_AREA)和双三次插值(INTER_CUBIC)。
最近邻插值的实现方式是对每个输出像素,找到其在输入图像中对应的最近邻像素,并将其值赋给输出像素。
双线性插值的实现方式是对每个输出像素,计算其在输入图像中对应的4个最近邻像素,并根据其距离和权重计算插值结果。
区域插值的实现方式是对每个输出像素,计算其在输入图像中对应的区域,并将该区域内像素的平均值赋给输出像素。
双三次插值的实现方式是对每个输出像素,计算其在输入图像中对应的16个最近邻像素,并根据其距离和权重计算插值结果。
需要注意的是,cv2.resize在实现过程中,对输入图像进行了多次遍历,因此处理大图像时可能会比较耗时。此外,不同的插值方法对图像质量的影响是不同的,应根据具体应用场景选择合适的插值方法。