1. 定义
在计算机视觉领域中，图像缩放是一种常见的操作，用于调整图像的大小。OpenCV提供了一个cv.resize()函数，可用于对图像进行缩放操作。该函数可以根据指定的尺寸，按照不同的插值方法对图像进行放大或缩小。
2. 函数语法
cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])
3. 参数解释
3.1 src
源图像，可以是一维或多维的数组。
3.2 dsize
目标图像的大小。如果同时设置了fx和fy，那么dsize可以通过fx和fy计算得出。
3.3 dst
目标图像。如果未提供，则函数会自动创建一个与dsize相同大小的图像。
3.4 fx
x方向的缩放比例。
3.5 fy
y方向的缩放比例。
3.6 interpolation
插值方法，用于确定如何在缩放过程中计算新像素的值。
4. 插值方法
插值方法用于估计在缩放过程中未知像素的值。OpenCV提供了多种插值方法，可根据具体需求进行选择。
4.1 INTER_NEAREST
最近邻插值方法。该方法按照最近的像素值进行插值。
4.2 INTER_LINEAR
线性插值方法。该方法根据最近的四个像素值进行插值，得出新像素的值。
4.3 INTER_CUBIC
三次样条插值方法。该方法根据最近的16个像素值进行插值，得出新像素的值。
4.4 INTER_LANCZOS4
Lanczos插值方法。该方法根据最近的8个像素值进行插值，得出新像素的值。
5. 示例代码
import cv2 as cv
# 加载图像
image = cv.imread('image.jpg')
# 缩放图像
resized = cv.resize(image, None, fx=0.6, fy=0.6, interpolation=cv.INTER_LINEAR)
# 显示图像
cv.imshow('Original Image', image)
cv.imshow('Resized Image', resized)
# 等待键盘输入并关闭窗口
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
6. 运行结果
以上示例代码将加载一张名为'image.jpg'的图像，并将其缩放为原图的60%大小，使用的插值方法为线性插值。然后，将原图和缩放后的图像显示在两个窗口中。