Opencv调整大小结果与我手动计算的结果不同

Question

图像数组

[[2, 2, 2, 2],
[2, 3, 3, 3],  
[2, 4, 4, 4],              
[5, 5, 5, 5]]

h = 4，w = 4。使用cv2.resize（img，（h//2，w//2））函数，结果为：

[[2, 3],
[4, 5]]

当我手动计算时，减少系数为2。

newImage(0,0) -> oldImage(2*0,2*0) = oldImage(0,0) = 2 
newImage(0,1) -> oldImage(2*0,2*1) = oldImage(0,2) = 2
newImage(1,0) -> oldImage(2*1,2*0) = oldImage(2,0) = 2
newImage(1,1) -> oldImage(2*1,2*1) = oldImage(2,2) = 4

我的手动计算结果应该是：

[[2, 2],
[2, 4]]

我觉得我的逻辑没错啊，为什么与opencv的计算结果会有差异呢

- Yixiong Liu

Answer 1

当调整图像大小时，有几种插值方法。您可以通过cv2.resize的interpolation参数选择它。 这种方法确定如何根据旧像素计算新像素的值。

行为类似于您手动实现的方法的是cv.INTER_NEAREST。对于每个目标像素，它将选择最接近它的源像素并简单地复制其值，结果就像您的“手动”调整大小一样：

img2 = cv2.resize(img, (h//2, w//2), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

其他插值方法如cv2.INTER_LINEAR，cv.INTER_CUBIC等执行更复杂的计算，可能考虑到目标像素邻域中几个源像素。

如果您没有指定interpolation参数（就像上面的代码一样），则默认方法是cv2.INTER_LINEAR（而不是cv2.INTER_NEAREST）。这解释了您的结果。您可以将interpolation参数设置为不同的值并进行实验。

请参阅cv2.resize文档： cv.resize以及插值方法列表： InterpolationFlags。

有一些经验法则适用于不同情况下哪种插值方法表现最佳。请参见此处：Which kind of interpolation best for resizing image?。

- wohlstad