參考：https://blog.csdn.net/lovexlsforever/article/details/79508602

cv2.resize函數(shù)
?當我們縮小影像時，使用CV_INTER_AREA會有比較好的效果，當我們放大影像，CV_INTER_CUBIC會有最好的效果

void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR)。src 輸入圖 。dst 輸出圖，形態(tài)和輸入圖相同，當dsize不等于0，輸出圖尺寸會和dsize相同,當dsize等于0，輸出圖尺寸會由輸入圖尺寸、fx、fy計算而得 。dsize 輸出尺寸，當輸入為0時，fx、fy皆不可為0，dsize = Size(round(fxsrc.cols),round(fysrc.rows)) 。fx 水平縮放比例，當輸入為0時，fx=(double)dsize.width/src.cols 。fy 垂直縮放比例,當輸入為0時，fy=(double)dsize.height/src.rows 。interpolation 內(nèi)插方式 內(nèi)插方式有 a). CV_INTER_NEAREST 最鄰近插值點法 b). CV_INTER_LINEAR 雙線性插值法 c).CV_INTER_AREA 鄰域像素再取樣插補 d).CV_INTER_CUBIC 雙立方插補，4*4大小的補點 e).當我們縮小影像時，使用CV_INTER_AREA會有比較好的效果，當我們放大影像，CV_INTER_CUBIC會有最好的效果，但是計算花費時間較多，CV_INTER_LINEAR能在影像品質(zhì)和花費時間上取得不錯的平衡。 CV_INTER_LANCZOS4 Lanczos插補，8*8大小的補點 ''' @time:2020/10/05 @interplation methods '''import cv2 as cv img = cv.imread('pic2.png') h,w,j = img.shape resizeh,resizew = h*10,w*10#最近鄰內(nèi)插,注意得先寫圖像的寬，再寫圖像的高 interNearest = cv.resize(img,(resizew,resizeh),interpolation=cv.INTER_NEAREST) #雙線性內(nèi)插 interLinear = cv.resize(img,(resizew,resizeh),interpolation=cv.INTER_LINEAR) #雙三次內(nèi)插 interCubic = cv.resize(img,(resizew,resizeh),interpolation=cv.INTER_CUBIC)cv.imshow('1',interNearest) cv.imshow("2",interLinear) cv.imshow("3",interCubic) cv.imwrite('pic2_1.jpg',interNearest) cv.imwrite('pic2_2.jpg',interLinear) cv.imwrite('pic2_3.jpg',interCubic) cv.waitKey(0)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【图像处理】——图像内插法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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