OpenCV中resize函数插值算法的实现过程(五种)

下面是关于OpenCV中resize函数插值算法实现过程的完整攻略：

1. 应用场景

在图像处理中，resize函数是一个常用的函数，用于改变图像的尺寸（大小）。在调用resize函数时，还可以指定使用何种插值算法来进行图像像素的插值计算，以达到更好的图像处理效果。OpenCV中提供了五种插值算法，具体实现如下。

2. 插值算法实现过程

2.1 最近邻插值算法（INTER_NEAREST）

最近邻插值算法的基本思想是选取最相邻的像素值作为新像素值。在OpenCV中，实现最近邻插值算法时，可以使用函数cv::resize()，将插值算法的参数设置为INTER_NEAREST。

cv::resize(src, dst, Size(2*src.size().width, 2*src.size().height), 0, 0, INTER_NEAREST);

2.2 双线性插值算法（INTER_LINEAR）

双线性插值算法的基本思想是在x、y方向上分别进行线性插值，即将图像像素的插值视为在x和y方向上的两个独立的线性插值过程。双线性插值算法适用于图像缩放和旋转等操作中，实现时需要将插值算法的参数设置为INTER_LINEAR。

cv::resize(src, dst, Size(2*src.size().width, 2*src.size().height), 0, 0, INTER_LINEAR);

2.3 像素面积重采样插值算法（INTER_AREA）

像素面积重采样插值算法的基本思想是先通过下采样将图像缩小到目标尺寸，然后再通过上采样将图像放大到目标尺寸。在OpenCV中，实现像素面积重采样插值算法时，插值算法的参数需要设置为INTER_AREA。

cv::resize(src, dst, Size(2*src.size().width, 2*src.size().height), 0, 0, INTER_AREA);

2.4 立方插值算法（INTER_CUBIC）

立方插值算法的基本思想是用一个二次函数去逼近四个像素的值，从而推出新像素的值。在OpenCV中，插值算法的参数需要设置为INTER_CUBIC。

cv::resize(src, dst, Size(2*src.size().width, 2*src.size().height), 0, 0, INTER_CUBIC);

2.5 Lanczos插值算法（INTER_LANCZOS4）

Lanczos插值算法的基本思想是在有限个采样点上，用一个sinc函数来进行插值。在OpenCV中，实现Lanczos插值算法时，插值算法的参数需要设置为INTER_LANCZOS4。

cv::resize(src, dst, Size(2*src.size().width, 2*src.size().height), 0, 0, INTER_LANCZOS4);

3. 示例说明

下面通过两个示例来说明如何使用OpenCV中的resize函数实现不同插值算法：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("lena.jpg");
    if(src.empty())
    {
        cout << "Failed to open image!" << endl;
        return -1;
    }

    // 最近邻插值算法
    Mat dst1;
    resize(src, dst1, Size(2*src.size().width, 2*src.size().height), 0, 0, INTER_NEAREST);
    imshow("Nearest Interpolation", dst1);

    // Lanczos插值算法
    Mat dst2;
    resize(src, dst2, Size(2*src.size().width, 2*src.size().height), 0, 0, INTER_LANCZOS4);
    imshow("Lanczos Interpolation", dst2);

    waitKey(0);
    return 0;
}

上述代码中，我们分别将插值算法设置为INTER_NEAREST和INTER_LANCZOS4，分别得到最近邻插值算法和Lanczos插值算法的结果。运行程序会弹出两个窗口，分别显示不同插值算法的处理结果。