為何 MATLAB imresize 函數(shù)和 OpenCV resize 函數(shù)結(jié)果不同？今年 4 月，我在依照 MATLAB 代碼自己寫一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) C++ 實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中，就發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題，不過(guò)那時(shí)問(wèn)題不是太大，所以也沒有給出太多關(guān)注。今天在 stackoverflow 上正好看到了一個(gè)相關(guān)問(wèn)題why OpenCV cv2.resize gives different answer than MATLAB imresize?，解答了我心中的疑惑。這篇的文章主要內(nèi)容是將這個(gè) stackoverflow 問(wèn)題做了注解，并將部分代碼由 Python 翻譯成 C++。

首先我們可以看到，在變大的時(shí)候，MATLAB 和 OpenCV 有一樣的結(jié)果：

x = imresize([1,2;3,4],[4,4],'bilinear')

% x =

% 1.0000 1.2500 1.7500 2.0000

% 1.5000 1.7500 2.2500 2.5000

% 2.5000 2.7500 3.2500 3.5000

% 3.0000 3.2500 3.7500 4.0000

double data[] = {1, 2, 3, 4};

cv::Mat A(2, 2, CV_64FC1, data);

std::cout<

cv::resize(A, A, cv::Size(4, 4), cv::INTER_LINEAR);

std::cout<

// [1, 1.25, 1.75, 2;

// 1.5, 1.75, 2.25, 2.5;

// 2.5, 2.75, 3.25, 3.5;

// 3, 3.25, 3.75, 4]

但是，在把矩陣縮小的時(shí)候，卻出現(xiàn)了結(jié)果不一樣：

imresize(x,[2,2],'bilinear')

% ans =

% 1.5625 2.1875

% 2.8125 3.4375

cv::resize(A, A, cv::Size(2, 2), cv::INTER_LINEAR);

std::cout<

// [1.375, 2.125;

// 2.875, 3.625]

這是為什么呢？原因在于 MATLAB 的 imresize 函數(shù)默認(rèn)是開啟了 anti-aliasing，將其關(guān)閉，結(jié)果就跟 C++ 一樣了：

imresize(x,[2,2],'bilinear','AntiAliasing',false)

% ans =

% 1.3750 2.1250

% 2.8750 3.6250

那么問(wèn)題來(lái)了，怎么讓 OpenCV 做到 MATLAB imresize 函數(shù)的 anti-aliasing 功能呢？這個(gè)問(wèn)題，留待日后解決。本文具體代碼可見 OpenCV-and-CPP-for-MATLAB-Users Demo_OpenCVFunctions 文件夾下的 demo_resize.cpp 函數(shù)，為了方便起見，將代碼陳列如下：

#include

#include

void demo_resize()

{

double data[] = {1, 2, 3, 4};

cv::Mat A(2, 2, CV_64FC1, data);

std::cout<

cv::resize(A, A, cv::Size(4, 4), cv::INTER_LINEAR);

std::cout<

cv::resize(A, A, cv::Size(2, 2), cv::INTER_LINEAR);

std::cout<

}

本文是開源項(xiàng)目 OpenCV-and-CPP-for-MATLAB-Users 文檔的一部分，更多的文章和完整代碼請(qǐng)移步項(xiàng)目的 Github主頁(yè)。

轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。感謝簡(jiǎn)書作者 YimianDai分享

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab运行dxcv,MATLAB imresize 函数和 OpenCV resize 函数结果不同的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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