七、几何变换
（一）缩放
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resize () 函数的参数和不同缩放算法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）介绍
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resize () 函数参数：
void cv::resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolation = INTER_LINEAR);src：输入图像，即需要进行缩放的原始图像，类型为Mat。dst：输出图像，是缩放后的图像，也是Mat类型。在调用函数前，需要确保其有合适的大小和数据类型来存储结果。dsize：目标图像的尺寸，是一个Size类型的对象，指定了缩放后图像的宽度和高度。fx和fy：分别表示在水平和垂直方向上的缩放因子。如果使用dsize参数，则fx和fy可以不指定（默认值为 0），此时缩放因子会根据dsize和原始图像尺寸自动计算。如果指定了fx和fy，则dsize参数会被忽略。interpolation：插值方法，用于确定在缩放过程中如何计算新图像的像素值。OpenCV 提供了多种插值算法选项，如INTER_NEAREST（最近邻插值）、INTER_LINEAR（双线性插值）、INTER_CUBIC（双三次插值）等。
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最近邻插值：
- 原理：最近邻插值是一种简单的插值方法。在缩放图像时，对于目标图像中的每个像素，找到原始图像中与其最近的像素，并将该像素的值赋给目标图像中的像素。例如，当放大图像时，如果目标图像中的某个像素在原始图像中的对应位置位于四个像素之间，就选择距离最近的那个原始像素的值。这种方法计算速度快，但可能会导致图像出现锯齿状边缘，特别是在放大图像时，因为它没有考虑周围像素的信息，只是简单地复制最近像素的值。
- 应用场景：适用于对图像质量要求不高且需要快速处理的情况，比如一些实时性要求高但对视觉效果要求相对较低的图像显示场景，或者在处理一些简单的图像数据时，只需要大致的图像形状而不关注细节的情况。
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双线性插值：
- 原理：双线性插值考虑了目标像素周围四个原始像素的值。对于目标图像中的像素，它通过计算该像素在原始图像中对应的位置（通常是小数坐标），然后根据这个位置周围四个原始像素的加权平均来确定目标像素的值。权重是根据目标像素与周围四个原始像素的距离来计算的。这种方法能够产生比最近邻插值更平滑的图像，因为它考虑了多个邻域像素的信息，在放大图像时可以有效减少锯齿现象。
- 应用场景：广泛应用于一般的图像缩放操作，尤其是在对图像质量有一定要求的情况下。例如，在图像编辑软件中对图像进行缩放操作时，双线性插值是一种常用的方法，可以在保持一定图像质量的同时，获得相对较快的处理速度。它适用于大多数常见的图像类型，如照片、绘图等的缩放。
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双三次插值：
- 原理：双三次插值使用目标像素周围 16 个原始像素的值来计算目标像素的值。它基于更复杂的数学模型，通过对周围像素的加权平均来生成目标像素，权重是根据像素之间的距离和一个三次函数来确定的。这种方法在处理图像边缘和细节方面比双线性插值更精细，能够产生更平滑、更准确的图像，尤其是在放大图像时，可以更好地保留图像的细节。
- 应用场景：在对图像质量要求较高的情况下使用，比如在高质量的图像打印、医学图像的放大观察等场景中。由于其计算复杂度相对较高，所以在处理速度不是关键因素且需要高质量图像缩放的情况下表现出色。
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图像缩放对图像质量和特征的影响分析
- 对图像质量的影响：
- 最近邻插值：如前所述，最近邻插值在放大图像时容易产生锯齿状边缘，导致图像质量下降，视觉效果较差。在缩小图像时，可能会丢失一些细节信息，因为它只是简单地跳过一些像素。这种方法在处理简单图形或对图像质量要求极低的情况下可能尚可，但对于复杂的自然图像或需要高质量输出的场景，效果不理想。
- 双线性插值：双线性插值在放大图像时可以改善锯齿现象，使图像更加平滑，但与原始图像相比，可能会有一定程度的模糊。在缩小图像时，它能够较好地保留图像的整体特征，但一些细节信息可能会因加权平均而略有损失。不过，总体而言，双线性插值在图像质量和处理速度之间取得了较好的平衡，适用于大多数一般的图像缩放
- 对图像质量的影响：