绪：图像的缩放操作是图像处理中基本的处理方式；OpenCV中对图像进行缩放最简单的方法是调用resize函数；另外，还有采用图像金字塔来进行图像缩放的；pryUp和pryDown函数；本文主要介绍：resize，pryUp，pryDown函数及其图像缩放的应用；工具/原料moreOpenCV 2410方法/步骤1/6分步阅读

resize()函数：

可以将原图像精确的转化为指定尺寸的目标图像；

格式：

void resize(InputArray src,

OutputArray dst,

Size dsize,

double fx=0,

double fy=0,

int interpolation=INTER_LINEAR );

参数：

dsize：输出图像的大小；

当dsize不为0时，即指定的图像缩放大小；

当dsize为0时，缩放大小为dsize=Size（round（fx*src.cols），round（fy*src.rows））

其中，fx，fy为缩放比例；

【注】：

dsize和fx/fy不能同时为0；

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resize放大图像：

若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR双线性插值；

以王者荣耀logo为例，大小为482*355，进行放大

示例如下：

int main()

{

Mat img = imread(0.jpg);

imshow(原始图, img);

Mat dst = Mat::zeros(428, 512, CV_8UC3); //我要转化为512*512大小的

resize(img, dst, dst.size());

imshow(尺寸调整之后, dst);

waitKey(0);

return 0;

}

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resize缩小图像：

要缩小图像，一般推荐使用CV_INTER_AREA插值；

程序如下：

int main()

{

Mat img = imread(0.jpg);

imshow(原始图, img);

Mat dst;

resize(img, dst, Size(),0.5,0.5);//我长宽都变为原来的0.5倍

imshow(尺寸调整之后, dst);

waitKey(0);

waitKey(0);

return 0;

}

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图像金字塔：

图像金字塔是用来进行图像缩放的，功能和resize一样；

为什么还需要学习它；

因为其在卷积神经网络中会遇到这个名词；

且搞图像的都得学它；

什么是金字塔？

下图所示，

我们将一层层的图像比喻为金字塔，层级越高，则图像尺寸越小，分辨率越低；

两种类型的金字塔：

高斯金字塔：用于下采样，主要的图像金字塔；

拉普拉斯金字塔：用于重建图像，也就是预测残差，对图像最大程度的还原；

比如一副小图像重建为一幅大图像；

上采样和下采样：

上采样：就是图像放大，使用pryUp函数；

下采样：就是图像缩小，使用pryDown函数；

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pryUp上采样：图像放大

格式：

void pyrUp(InputArray src,

OutputArray dst,

const Size dstsize=Size());

上采样步骤：

①将图像在每个方向放大为原来的两倍，新增的行和列用0填充；

②使用卷积核与放大的图像卷积，获得新增像素的近似值；

程序如下：

int main()

{

Mat img = imread(0.jpg);

imshow(原始图, img);

Mat dst;

pyrUp(img, dst, Size(img.cols*2, img.rows*2)); //放大一倍

imshow(尺寸放大之后, dst);

waitKey(0);

return 0;

}

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pryDown下采样：图像缩小

格式：

void pyrDown(InputArray src,

OutputArray dst,

const Size dstsize=Size());

下采样步骤：

①将图像进行高斯内核卷积

②将所有偶数行和列去除

【注】：

上、下采样都存在一个严重的问题，那就是图像变模糊了，因为缩放的过程中发生了信息丢失的问题。要解决这个问题，就得看拉普拉斯金字塔了。

因此，如果缩放还是采用resize函数；

注意事项

resize()函数： 可以将原图像精确的转化为指定尺寸的目标图像；

pryDown下采样：图像缩小，图像变模糊；

pryUp上采样：图像放大，图像变模糊

图像缩放OPENCV图像缩放RESIZEPRYUPPRYDOWN