OpenCV resize函数在C++中的用法是对图像进行缩放操作。怎么使用

OpenCV中的 `resize()` 函数可以对图像进行缩放操作。该函数有三个参数：原图像、目标图像和缩放方式。

具体使用方法如下：

cv::Mat src_img = cv::imread("example.jpg"); // 读取原图像
cv::Mat dst_img;
cv::Size dst_size(640, 480);  // 目标图像大小
cv::resize(src_img, dst_img, dst_size, 0, 0, cv::INTER_LINEAR); // 进行缩放操作
cv::imshow("src_img", src_img); // 显示原图像
cv::imshow("dst_img", dst_img); // 显示目标图像
cv::waitKey(0); // 等待按键

上述代码中，首先读取原图像，然后定义目标图像的大小为 640x480。接下来，调用 `resize()` 函数对原图像进行缩放操作，并将结果存储在目标图像中。其中，`INTER_LINEAR` 表示使用双线性插值进行缩放操作。最后，使用 `imshow()` 函数将原图像和目标图像显示出来，并使用 `waitKey()` 函数等待按键。

相关问题

c++ opencv resize函数如何使用？

在C++中，使用OpenCV的resize函数可以实现图像的缩放和放大操作。该函数的原型如下：

void cv::resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolation = INTER_LINEAR );

其中，各参数的含义如下：

- `src`：源图像，可以是Mat类型的对象，也可以是其它形式的图像数据。
- `dst`：目标图像，用于存储resize操作后的图像数据，也可以是Mat类型的对象，也可以是其它形式的图像数据。
- `dsize`：目标图像的大小，可以指定为Size类型的对象或者cv::Size()函数。当指定了dsize参数时，fx和fy参数会被忽略。
- `fx`：水平方向的缩放比例，当dsize参数没有指定时才会生效。
- `fy`：垂直方向的缩放比例，当dsize参数没有指定时才会生效。
- `interpolation`：插值方法，可以指定为INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_CUBIC、INTER_AREA、INTER_LANCZOS4等常量之一。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用resize函数对图像进行缩放操作：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取原始图像
    Mat src = imread("lena.jpg");
    if (src.empty())
    {
        cout << "can not load image!" << endl;
        return -1;
    }

    // 缩放图像
    Mat dst;
    resize(src, dst, Size(src.cols / 2, src.rows / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);

    // 显示原始图像和缩放后的图像
    namedWindow("src", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("dst", WINDOW_NORMAL);
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);

    waitKey(0);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们首先读取了一张名为lena.jpg的图像，然后调用resize函数对图像进行了缩放操作，将图像的大小缩小为原始图像的一半。最后，我们使用imshow函数将原始图像和缩放后的图像在窗口中显示出来。

C++使用opencv缩放图像大小

### 回答1：
使用 OpenCV 库中的函数 `cv::resize` 可以实现图像的缩放功能。

这是一个简单的例子，展示了如何使用 `cv::resize` 函数来将输入图像缩小为原来的一半：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");  // 读入图像
    if (image.empty()) {  // 判断图像是否读入成功
        std::cout << "Failed to read input image." << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat resized;
    cv::resize(image, resized, cv::Size(), 0.5, 0.5, cv::INTER_LINEAR);  // 将图像缩小为原来的一半

    cv::imwrite("output.jpg", resized);  // 保存缩放后的图像
    return 0;
}

`cv::resize` 函数的原型如下：

void cv::resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

参数说明：

- `src`：输入图像。
- `dst`：输出图像。
- `dsize`：输出图像的尺寸（即缩放后的尺寸）。如果设置为 `Size()`，则根据参数 `fx` 和 `fy` 的值来计算缩放后的尺寸。
- `fx`：水平方向的缩放因子，如果设置为 0，则根据参数 `dsize` 的值来计算缩放因子。
- `fy`：垂直方向的缩放因子，如果设置为 0，则根据参数 `dsize` 的值来计算缩放因子。
-

### 回答2：
使用OpenCV可以很方便地缩放图像的大小。有两种常用的方式来实现图像缩放：

1. 使用resize函数：OpenCV提供了cv2.resize函数用于缩放图像大小。该函数有四个参数，分别是原始图像、目标图像大小、水平方向缩放比例和垂直方向缩放比例。这里我们只需要输入目标图像大小即可实现缩放。例如，我们想将一张图像缩小为原来的一半，可以像这样使用resize函数：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 设置目标图像大小为原来的一半
dst_size = (int(img.shape[1]/2), int(img.shape[0]/2))

# 使用resize函数缩放图像
dst_img = cv2.resize(img, dst_size)

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

以上代码中，'original_image.jpg'是原始图像的路径，我们通过计算原始图像的一半大小（即宽度和高度各除以2），然后传给resize函数实现了图像缩小。

2. 使用cv2.INTER_AREA插值方法：除了resize函数，还可以使用cv2.INTER_AREA插值方法来实现缩放。这种方法在缩小图像时会产生更好的效果。具体实现方法如下：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 设置目标图像大小为原来的一半
dst_size = (int(img.shape[1]/2), int(img.shape[0]/2))

# 使用cv2.INTER_AREA插值方法缩放图像
dst_img = cv2.resize(img, dst_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

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

以上代码中，'original_image.jpg'是原始图像的路径，我们通过计算原始图像的一半大小（即宽度和高度各除以2），然后传给resize函数，并将插值方法设置为cv2.INTER_AREA，实现了图像的缩小效果。

通过以上两种方式，我们可以在OpenCV中很方便地实现图像的缩放。

### 回答3：
使用OpenCV缩放图像大小是一种常见的图像处理操作，可以通过以下步骤完成：

1. 导入所需的库和模块：首先，需要导入OpenCV库和相关模块。可以使用以下代码完成导入：

import cv2

2. 读取图像：使用cv2.imread()函数读取待缩放的图像。该函数接受图像文件的路径作为输入，并返回一个表示图像像素的数组。

image = cv2.imread('image_path.jpg')

3. 缩放图像：使用cv2.resize()函数调整图像的大小。该函数接受三个参数：即原始图像、目标图像大小以及插值方法。

resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

其中，new_width和new_height表示目标图像的宽度和高度（以像素为单位），而interpolation参数用于指定插值方法。常见的插值方法包括INTER_NEAREST（最近邻插值法）、INTER_LINEAR（双线性插值法）和INTER_CUBIC（双三次插值法）等。

4. 显示结果：使用cv2.imshow()函数显示缩放后的图像。该函数接受两个参数：窗口名称和要显示的图像。

cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)

其中，窗口名称用于给显示窗口命名，而waitKey(0)函数用于等待键盘输入，以保持图像窗口的显示。

5. 保存结果：最后，可以使用cv2.imwrite()函数将缩放后的图像保存到本地。该函数接受两个参数：保存路径和待保存的图像。

cv2.imwrite('output_image.jpg', resized_image)

以上就是使用OpenCV缩放图像大小的基本步骤。根据具体需求，可以调整缩放方法、图像大小以及输出路径等参数。