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OpenCV图像缩放cv.resize()函数

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系列前言

这个系列是我第一个想要更下去的系列。每篇会全面介绍一个 OpenCV 函数,会给出 API 和示例。示例主要是用 Python 去写,但是 OpenCV 的原生语言是 C++,所以想翻译过去其实很简单。介绍过程中如果有相关的 CV 知识也会一并写入,还是那句话,争取做到说人话,让小白也能看得懂。

API

API 来自 OpenCV官方文档

C++

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

Python

dst = cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

函数详解

顾名思义,这个函数可以把图片缩放到你想要的大小。

参数列表

在这里我们主要说 Python 的参数。把各个参数的含义和相关信息打一张表:

参数类型是否必须指定具体含义
srcnumpy.ndarray原图像
dsizetuple<int>缩放后的图像大小
dst无所谓目标图像,但是在 Python 里面没有任何意义。一般不传参或者设成 None
fx, fy数值类型x 和 y 方向上的缩放比例
interpolationint插值方式表示代码,本质是一个 int 数值,一般用 OpenCV 内置的参数代号以提高可读性。

看这张表想必大家就很清楚了。

缩放方式其一

那么,想要实现缩放图像,有两种方法。第一种方法是指定缩放后的图像大小。下面是实现这个功能的一个简单的程序。后面的给出的其他程序都是对 resize 所在行进行的改动。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread("你希望缩放的图片")

# 缩放图像,后面的其他程序都是在这一行上改动
dst = cv.resize(img, (400, 300))

# 显示图像
cv.imshow("dst: %d x %d" % (dst.shape[0], dst.shape[1]), dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在这个例子中,我们指定了缩放后图像的大小为 400 x 300resize 函数就会将图像拉伸到这个大小,拉伸后的图像相比于原图不会有任何的裁剪。

缩放方式其二

另一种方法,就是利用后面的 fxfy,指定缩放后图像长宽相对于原图的比例。如果利用这两个参数,前面的 dsize 要写成一个不合法的形式(比如:(0, 0))。具体原因后面会解释。

注意,在 dsizefx 中间其实隔了一个无用的 dst,虽然没有实际作用,但是这个参数确实存在,按照 Python 的函数传参规则,要么指明实参传递给哪个形参,要么按顺序传参不能遗漏。具体看下面的例子,两行的效果一致,都是将图像横向缩放为原来的 0.5 倍,纵向缩放为原来的 0.3 倍。

# 形参缺省
dst = cv.resize(img, (0, 0), None, 0.5, 0.3)

# 指明形参
dst = cv.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.3)

值得注意的是,缩放后的图像宽高是根据 round(img.shape[0] * fx)round(img.shape[1] * fy) 来计算的,所以即使 fxfy 并不是0,只要这两个计算结果中有一个是 0,也会报错。

两种方式的优先级

OpenCV 会先检查 dsize 是否合法,即图像的宽和高是否都是非 0 的。如果是,就按照这个缩放,忽略后面的 fxfy;如果不是,就按照 fxfy 来计算。即优先级: dsize > fx fy.

另外,两种方式是独立定义的,也就是不能混着,用数值指定长却用比率指定宽。不存在 cv.resize(img, (0, 400), fx=0.42) 这种用法!

关于插值方式

最后一个参数,在 resize 函数里有 7 种可能取值,参考OpenCV文档相关页。但是我这里第 7 个参数是不存在的,或许是版本问题?最后两个参数我试过,会报错,不行。

虽然这些参数非常庞杂,但他们的插值效果却差不多,一般情况下,默认的线性插值就够用。如果非要给点建议的话,我翻译一下官网方文档的原话

要缩小图片,一般来说最好的插值方法是 cv.INTER_AREA,而要放大一张图片的话,一般来说效果最好的是 cv.INTER_CUBIC (速度慢)或者 cv.INTER_LINEAR (速度快一些但结果仍然不错)

扩展 —— 相关函数

OpenCV 为缩放图像的大小提供了其他的选择,这里说两个函数:cv.pyrUpcv.pyrDown

这两个函数可以用于构建图像金字塔,pyrUp 可以将图像长宽均放大为原来的 2 倍,而 pyrDown 则可以将图像长宽缩小为原来的 1/2. 与 resize 不同的是,这两个函数和高斯卷积核紧密相关。pyrUp 是对图像升采样,隔行隔列插入零向量之后用高斯核卷积,而 pyrDown 则是对图像高斯卷积后隔行隔列采样。两个的卷积核成倍数关系,前者是后者的4倍。

总结

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