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：
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).
2.各种插值方式的比较
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。
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
2.2 INTER_CUBIC (三次样条插值)
插值后的边缘效果：可以有效避免出现锯齿的现象
2.3 INTER_LINEAR(线性插值)
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
2.4 INTER_AREA (区域插值)
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：
1 #include <chrono>
2 #include <opencv2/opencv.hpp>
3 #define millisecond 1000000
4 #define DEBUG_PRINT(...) printf( __VA_ARGS__); printf("\n")
5 #define DEBUG_TIME(time_) auto time_ =std::chrono::high_resolution_clock::now()
6 #define RUN_TIME(time_) (double)(time_).count()/millisecond
7 using namespace std;
8
9
10 int main()
11 {
12 string image_path = "D:\\imageEnhance\\hdrnet\\1.jpg";
13 cv::Mat image = cv::imread(image_path);
14 cv::Mat image2X_INTER_NEAREST;
15 cv::Mat image2X_INTER_LINEAR;
16 cv::Mat image2X_INTER_AREA;
17 cv::Mat image2X_INTER_CUBIC;
18 double scale = 3.0;
19
20 cv::Mat initMat;
21 cv::resize(image, initMat, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_NEAREST);
22
23
24 DEBUG_PRINT("image size[%d,%d],scale=%3.1f", image.rows,image.cols, scale);
25 DEBUG_TIME(T0);
26 cv::resize(image, image2X_INTER_NEAREST, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_NEAREST);//最近邻插值
27 DEBUG_TIME(T1);
28 cv::resize(image, image2X_INTER_LINEAR, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_LINEAR); //线性插值（默认）
29 DEBUG_TIME(T2);
30 cv::resize(image, image2X_INTER_AREA, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_AREA); //区域插值,图像放大时类似于线性插值，图像缩小时可以避免波纹出现。
31 DEBUG_TIME(T3);
32 cv::resize(image, image2X_INTER_CUBIC, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_CUBIC); //三次样条插值
33 DEBUG_TIME(T4);
34
35 DEBUG_PRINT("INTER_NEAREST:%3.3fms", RUN_TIME(T1 - T0));
36 DEBUG_PRINT("INTER_LINEAR :%3.3fms", RUN_TIME(T2 - T1));
37 DEBUG_PRINT("INTER_AREA :%3.3fms", RUN_TIME(T3 - T2));
38 DEBUG_PRINT("INTER_CUBIC :%3.3fms", RUN_TIME(T4 - T3));
39
40 return 0;
41 }
运行结果：
image size[2912,4368],scale=3.0
INTER_NEAREST:211.946ms
INTER_LINEAR :510.467ms
INTER_AREA :541.749ms
INTER_CUBIC :213.416ms
3. 总结
测试结果表明：
速度比较：INTER_NEAREST（最近邻插值）>INTER_CUBIC (三次样条插值)>INTER_LINEAR(线性插值)>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
特殊说明：鄙人在测试的时候，发现使用INTER_CUBIC方法，并不慢啊啊啊，比INTER_LINEAR还快！！！！这个就比较尴尬了！我猜是OpenCV有对INTER_CUBIC插值方法进行特殊的优化吧！