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OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较
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OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较
目录 OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较 1. resize函数说明 2.各种插值方式的比较 2.1 INTER_NEAREST（最近邻插值） 2.2 INTER_CUBIC (三次样条插值) 2.3 INTER_LINEAR(线性插值) 2.4 INTER_AREA (区域插值) 3. 总结 1. resize函数说明OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小，函数原型如下： void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );参数说明： src：输入，原图像，即待改变大小的图像；dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算：dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows)) 其中，fx和fy就是下面要说的两个参数，是图像width方向和height方向的缩放比例。 fx：width方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.width/src.cols来计算；fy：height方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.height/src.rows来计算；interpolation：这个是指定插值的方式，图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，有以下几种：INTER_NEAREST - 最邻近插值 INTER_LINEAR - 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法 INTER_AREA -区域插值 resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire’-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method. INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值 INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值 使用注意事项： dsize和fx/fy不能同时为0，要么你就指定好dsize的值，让fx和fy空置直接使用默认值，就像 resize(img, imgDst, Size(30,30));要么你就让dsize为0，指定好fx和fy的值，比如fx=fy=0.5，那么就相当于把原图两个方向缩小一倍！ OpenCV官方说明：注意红色方框那句话：OpenCV: Geometric Image Transformations To shrink an image, it will generally look best with cv::INTER_AREA interpolation, whereas to enlarge an image, it will generally look best with cv::INTER_CUBIC (slow) or cv::INTER_LINEAR (faster but still looks OK).
OpenCV的cv::resize函数支持多种插值方式，这里主要比较下面四个常用的插值方式。 参考资料：《OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程》OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程_fengbingchun的博客-CSDN博客_opencv插值函数 2.1 INTER_NEAREST（最近邻插值）最近邻插值是最简单的插值方法，选取离目标点最近的点作为新的插入点，计算公式表示如下：
插值后的边缘效果：由于是以最近的点作为新的插入点，因此边缘不会出现缓慢的渐慢过度区域，这也导致放大的图像容易出现锯齿的现象
插值后的边缘效果：可以有效避免出现锯齿的现象
线性插值是以距离为权重的一种插值方式。
插值后的边缘效果：可以有效避免出现锯齿的现象
区域插值共分三种情况，图像放大时类似于双线性插值，图像缩小(x轴、y轴同时缩小)又分两种情况，此情况下可以避免波纹出现。因此对图像进行缩小时，为了避免出现波纹现象，推荐采用区域插值方法。 OpenGL说明文档有这么解释：To shrink an image, it will generally look best with #INTER_AREA interpolation, whereas to enlarge an image, it will generally look best with #INTER_CUBIC (slow) or #INTER_LINEAR (faster but still looks OK). 如果要缩小图像，通常推荐使用INTER_AREA插值效果最好，而要放大图像，通常使用INTER_CUBIC(速度较慢，但效果最好)，或者使用INTER_LINEAR(速度较快，效果还可以)。
插值后的边缘效果：
测试代码： #include #include #define millisecond 1000000 #define DEBUG_PRINT(...) printf( __VA_ARGS__); printf("\n") #define DEBUG_TIME(time_) auto time_ =std::chrono::high_resolution_clock::now() #define RUN_TIME(time_) (double)(time_).count()/millisecond using namespace std; cv::Mat image_resize(cv::Mat image, int width, int height, int interpolation, int num) { cv::Mat dest; for (int i = 0; i < num; ++i) { cv::resize(image, dest, cv::Size(width, height), 0, 0, interpolation);//最近邻插值 } return dest; } int main() { string path = "../1.jpg"; cv::Mat image = cv::imread(path); cv::resize(image, image, cv::Size(1000, 1000)); int re_width = 900; int re_height = 900; int num=10; cv::Mat image2X_INTER_NEAREST; cv::Mat image2X_INTER_LINEAR; cv::Mat image2X_INTER_AREA; cv::Mat image2X_INTER_CUBIC; cv::Mat initMat; DEBUG_PRINT("image input size:%dx%d", image.rows, image.cols); DEBUG_TIME(T0); image2X_INTER_NEAREST=image_resize(image, re_width, re_height, cv::INTER_NEAREST, num); DEBUG_TIME(T1); image2X_INTER_LINEAR=image_resize(image, re_width, re_height, cv::INTER_LINEAR, num); DEBUG_TIME(T2); image2X_INTER_AREA=image_resize(image, re_width, re_height, cv::INTER_AREA, num); DEBUG_TIME(T3); image2X_INTER_CUBIC=image_resize(image, re_width, re_height, cv::INTER_CUBIC, num); DEBUG_TIME(T4); DEBUG_PRINT("resize_image:%dx%d,INTER_NEAREST:%3.3fms", image2X_INTER_NEAREST.rows, image2X_INTER_NEAREST.cols, RUN_TIME(T1 - T0)/num); DEBUG_PRINT("resize_image:%dx%d,INTER_LINEAR :%3.3fms", image2X_INTER_LINEAR.rows, image2X_INTER_LINEAR.cols, RUN_TIME(T2 - T1)/num); DEBUG_PRINT("resize_image:%dx%d,INTER_AREA :%3.3fms", image2X_INTER_AREA.rows, image2X_INTER_AREA.cols, RUN_TIME(T3 - T2)/num); DEBUG_PRINT("resize_image:%dx%d,INTER_CUBIC :%3.3fms", image2X_INTER_CUBIC.rows, image2X_INTER_CUBIC.cols, RUN_TIME(T4 - T3)/num); return 0; }运行结果： image input size:1000x1000 resize_image:900x900,INTER_NEAREST:0.389ms resize_image:900x900,INTER_LINEAR :0.605ms resize_image:900x900,INTER_AREA :2.611ms resize_image:900x900,INTER_CUBIC :1.920ms 3. 总结测试结果表明： 速度比较：INTER_NEAREST（最近邻插值)>INTER_LINEAR(线性插值)>INTER_CUBIC(三次样条插值)>INTER_AREA (区域插值)对图像进行缩小时，为了避免出现波纹现象，推荐采用INTER_AREA 区域插值方法。OpenCV推荐：如果要缩小图像，通常推荐使用#INTER_AREA插值效果最好，而要放大图像，通常使用INTER_CUBIC(速度较慢，但效果最好)，或者使用INTER_LINEAR(速度较快，效果还可以)。至于最近邻插值INTER_NEAREST，一般不推荐使用 |
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