函数功能：调整图像的大小
C++:
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1. void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)
Python:
[python] view plain copy
1. cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst
C:
[cpp] view plain copy
参数说明：
1. void cvResize(const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR)
src - 原图
dst - 目标图像。当参数dsize不为0时，dst的大小为size；否则，它的大小需要根据src的大小，参数fx和fy决定。dst的类型（type）和src图像相同
dsize - 目标图像大小。当dsize为0时，它可以通过以下公式计算得出：
所以，参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0
fx - 水平轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：
fy - 垂直轴上的比例因子。当它为0时，计算公式如下：
interpolation - 插值方法。共有5种：
１）INTER_NEAREST - 最近邻插值法
２）INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）
３）INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）。对于图像抽取（image decimation）来说，这可能是一个更好的方法。但如果是放大图像时，它和最近邻法的效果类似。
４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法
５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值
如果目标图像dst已经初始化过大小，并且你想要将原始图像src调整为目标图像dst的大小，那么，调用方式可以如下：
C++:
[cpp] view plain copy
1. // 显示指定
2. resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, INTER_CUBIC)
但如果你想指定调整的幅度，可以使用以下方式：
[cpp] view plain copy
1. resize(src, dst, 0, 0.3, 0.7, INTER_CUBIC)
如果想要收缩图像，那么使用
重采样差值法
效果最好；如果想要放大图像，那么最好使用
3次差值法
或者
线性差值法
（文档推荐的）.
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前面已经说了一堆理论，现在开始实验一下。
当前实验暂不涉及不同采样方法之间的效果，时间等对比，采样方法按文档推荐的来：收缩图像采样重采用；放大图像采用3次差值。
实验内容：１）将原图缩小为（0.3, 0.5）；２）将原图放大为（1.6, 1.2）。其中，缩小图像时，使用dsize参数；放大图像时，使用fx，fy参数
实验对象：lena.jpg
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C++:
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1. #include <opencv2/opencv.hpp>
2. #include <iostream>
3. using namespace std;
4. using namespace cv;
5.
6. int main(int argc, char* argv[])
7. {
8. // 获取原图
9. Mat img = imread(argv[1], -1);
10. if (img.empty())
11. {
12. "无法读取图像" <<endl;
13. return 0;
14. }
15.
16. int height = img.rows;
17. int width = img.cols;
18.
19. // 缩小图像，比例为(0.3, 0.5)
20. Size dsize = Size(round(0.3 * width), round(0.5 * height));
21. Mat shrink;
22. resize(img, shrink, dsize, 0, 0, INTER_AREA);
23.
24. // 放大图像，比例为(1.6, 1.2)
25. float fx = 1.6;
26. float fy = 1.2;
27. Mat enlarge;
28. resize(img, enlarge, Size(), fx, fy, INTER_CUBIC);
29.
30. // 显示
31. "src", img);
32. "shrink", shrink);
33. "enlarge", enlarge);
34.
35. waitKey(0);
36.
37. return 0;
38. }
Python:
参考：python opencv 图像尺寸变换 - http://www.xuebuyuan.com/1971769.html
[python] view plain copy
1. #!/usr/bin/env python
2. #-*- coding: utf-8 -*-
3.
4. """
5. 重设图像大小。
6. 缩小图像，比例为（0.3, 0.5）
7. 放大图像，比例为（1.6, 1.2）
8. """
9.
10. __author__ = 'zj'
11.
12. import cv2
13. import os
14.
15. if __name__ == '__main__':
16. "lena.jpg", -1)
17. if img == None:
18. print "Error: could not load image"
19. 0)
20.
21. 2]
22.
23. # 缩小图像
24. 0.3), int(height*0.5))
25. shrink = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
26.
27. # 放大图像
28. 1.6
29. 1.2
30. 0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
31.
32. # 显示
33. "src", img)
34. "shrink", shrink)
35. "enlarge", enlarge)
36.
37. 0)
C:
[cpp] view plain copy
1. #include <stdio.h>
2. #include <cv.h>
3. #include <highgui.h>
4.
5. int main(int argc, char* argv[])
6. {
7. IplImage *img = cvLoadImage(argv[1], -1);
8. if (img == NULL)
9. {
10. "Error: Could not load image");
11. return 0;
12. }
13.
14. int width = img->width;
15. int height = img->height;
16.
17. // 缩小，比例为（0.3, 0.5）
18. CvSize size_shrink = cvSize(cvRound(0.3*width), cvRound(0.5*height));
19. IplImage *shrink = cvCreateImage(size_shrink, IPL_DEPTH_8U, 3);
20. cvResize(img, shrink, CV_INTER_AREA);
21.
22. // 放大，比例为（1.6, 1.2）
23. CvSize size_enlarge = cvSize(cvRound(1.6*width), cvRound(1.2*height));
24. IplImage *enlarge = cvCreateImage(size_enlarge, IPL_DEPTH_8U, 3);
25. cvResize(img, enlarge, CV_INTER_CUBIC);
26.
27. // 显示
28. "src");
29. "shrink");
30. "enlarge");
31.
32. "src", img);
33. "shrink", shrink);
34. "enlarge", enlarge);
35.
36. cvWaitKey(0);
37.
38. cvReleaseImage(&img);
39. cvReleaseImage(&img);
40. cvReleaseImage(&img);
41.
42. return 0;
43. }
###################################################################################
在使用resize的过程中，总会遇到一个size的问题。
C++:
[cpp] view plain copy
1. Size Mat::size() const
该方法返回一个矩阵(matrix)，指定两个参数，分别是宽(cols)和高(rows) - size: Size(cols, rows)。当矩阵大于2维时，返回大小为(-1, -1)。
C:
[cpp] view plain copy
1. CvSize cvSize(int width, int height)
得到一个矩阵或者图像的大小
