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OpenCV resize：掌握图片尺寸调整与插值方法——从理论到实践的深度解析

在计算机视觉和图像处理领域，图片尺寸的调整是一项基础且至关重要的操作。无论是为了适应不同的显示设备、准备机器学习模型的输入、生成缩略图，还是进行各种图像分析预处理，resize 函数都扮演着核心角色。OpenCV作为功能强大的开源计算机视觉库，提供了高效且灵活的 cv2.resize 函数，让我们能够精确地控制图像的尺寸调整过程。

本文将带领您深入探索OpenCV中的 resize 函数，从其基本用法、参数解析，到核心的插值方法理论与实践，以及在不同场景下的选择策略，最终结合实际代码示例，帮助您彻底掌握这项技能。

第一章：初识 cv2.resize——图片尺寸调整的基石

1.1 resize 函数的地位与重要性

图像尺寸调整，顾名思义，就是改变图像的宽度和高度。这项操作在日常开发中无处不在：
* 适配用户界面：将图片调整到合适的尺寸以在网页、移动应用或桌面软件中显示。
* 深度学习预处理：卷积神经网络（CNN）通常要求输入图片具有固定的尺寸（如224×224、300×300等），resize 是将各种尺寸的原始图像统一化的关键步骤。
* 节省存储和传输带宽：生成图片的缩略图（thumbnails）可以大大减少存储空间和网络传输的开销。
* 加速处理速度：在某些图像分析任务中，对较小的图像进行操作可以显著提高处理效率。
* 多尺度分析：在一些计算机视觉算法中，可能需要在不同尺寸的图像上进行特征提取或目标检测。

1.2 cv2.resize 函数的基本语法

OpenCV Python binding中 resize 函数的基本语法如下：

python
dst = cv2.resize(src, dsize, fx=0, fy=0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

参数解释：

• src：输入图像。这是一个NumPy数组，通常是彩色图像（BGR三通道）或灰度图像（单通道）。
• dsize：输出图像的尺寸。这是一个元组 (width, height)。请注意，OpenCV中的尺寸表示通常是 (宽度, 高度)，而不是NumPy数组形状的 (高度, 宽度)，这在初学者中经常引起混淆。
  • 如果 dsize 为 (0, 0)，则通过 fx 和 fy 参数进行缩放。
• fx：沿水平方向（宽度）的缩放因子。
  • 如果 dsize 不为 (0, 0)，则此参数不起作用。
  • 如果 dsize 为 (0, 0)，则 fx 必须提供，且 fx > 0。
• fy：沿垂直方向（高度）的缩放因子。
  • 如果 dsize 不为 (0, 0)，则此参数不起作用。
  • 如果 dsize 为 (0, 0)，则 fy 必须提供，且 fy > 0。
• interpolation：插值方法。这是 resize 函数中最重要的参数之一，决定了像素值如何计算。OpenCV提供了多种插值算法，默认值为 cv2.INTER_LINEAR。本文后续章节将详细介绍这些方法。

返回结果：

• dst：调整尺寸后的输出图像。与 src 具有相同的类型和通道数。

1.3 两种尺寸指定方式

cv2.resize 提供了两种主要方式来指定输出图像的尺寸：

方式一：指定绝对尺寸 dsize

直接给出目标图像的精确宽度和高度。此时，fx 和 fy 参数将失效或可以省略。

“`python
import cv2
import numpy as np

创建一个示例图像 (200×150, 3通道)

image = np.zeros((150, 200, 3), dtype=np.uint8)
image[20:130, 30:170] = (0, 0, 255) # 绘制一个红色矩形

指定目标尺寸为 400×300

new_width = 400
new_height = 300
resized_image_abs = cv2.resize(image, (new_width, new_height))

print(f”原始图像尺寸: {image.shape[1]}x{image.shape[0]}”) # 宽度x高度
print(f”绝对尺寸调整后图像尺寸: {resized_image_abs.shape[1]}x{resized_image_abs.shape[0]}”)

cv2.imshow(“Original Image”, image)
cv2.imshow(“Resized by Absolute Size”, resized_image_abs)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
“`

方式二：指定缩放因子 fx 和 fy

通过原始图像的宽度和高度乘以 fx 和 fy 来计算目标尺寸。此时，dsize 参数必须设置为 (0, 0)。

“`python
import cv2
import numpy as np

image = np.zeros((150, 200, 3), dtype=np.uint8)
image[20:130, 30:170] = (0, 0, 255)

指定水平和垂直方向的缩放因子都为 2.0 (放大两倍)

scale_factor_x = 2.0
scale_factor_y = 2.0
resized_image_factor = cv2.resize(image, (0, 0), fx=scale_factor_x, fy=scale_factor_y)

print(f”原始图像尺寸: {image.shape[1]}x{image.shape[0]}”)
print(f”缩放因子调整后图像尺寸: {resized_image_factor.shape[1]}x{resized_image_factor.shape[0]}”)

cv2.imshow(“Original Image”, image)
cv2.imshow(“Resized by Scale Factor”, resized_image_factor)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
“`

通常，如果目标尺寸是已知的固定值，我们倾向于使用方式一；如果需要根据原始尺寸按比例缩放（如放大两倍、缩小一半），则方式二更为方便。

第二章：核心理论——插值方法详解

插值是图像尺寸调整的核心技术。当我们将图像放大（上采样）时，需要创建新的像素；当我们将图像缩小（下采样）时，需要合并或丢弃像素。无论是哪种情况，都需要根据周围已知像素的值来“猜测”或“计算”新像素的值，这就是插值的作用。不同的插值算法在计算效率、图像平滑度、细节保留能力以及是否引入伪影等方面表现各异。

OpenCV提供了以下几种常用的插值方法：

1. cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值
2. cv2.INTER_LINEAR：双线性插值 (默认)
3. cv2.INTER_CUBIC：双三次插值
4. cv2.INTER_AREA：区域插值
5. cv2.INTER_LANCZOS4：Lanczos插值

接下来，我们将逐一深入探讨这些插值方法的原理、特点及适用场景。

2.1 cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值

• 原理：最简单粗暴的插值方法。对于目标图像中的每一个像素点，它会找到原始图像中距离它最近的像素点，并将该像素点的值直接赋给目标像素点。
• 特点：
  • 速度最快：计算量最小，执行效率最高。
  • 边缘锯齿化：由于直接复制像素值，放大时会产生明显的“马赛克”或“锯齿”效果，边缘不再平滑。
  • 信息丢失（下采样）：在下采样时，可能直接跳过一些像素，导致信息丢失。
• 适用场景：
  • 对速度要求极高，而对图像质量要求不高的场景。
  • 处理二值图像或分类图像（如语义分割掩码），因为这类图像的像素值代表类别，不应该被平滑或混合。
  • 简单的预览或调试。
• 示例效果：放大时图像边缘呈现阶梯状，像素块感明显。

2.2 cv2.INTER_LINEAR：双线性插值 (默认)

• 原理：比最近邻插值更复杂，但效果更好。它考虑目标像素点在原始图像中对应的位置周围的 2×2 邻域（即四个最近的像素点）。目标像素点的亮度值通过这四个像素点的亮度值的加权平均得到，权重与目标点到这四个像素点的距离成反比。
• 特点：
  • 速度较快：虽然比最近邻慢，但计算量相对较小，在多数场景下都能满足实时性要求。
  • 图像平滑：生成的图像比较平滑，视觉效果比最近邻好很多，有效减少了锯齿感。
  • 细节模糊：在放大图像时，可能会引入一定的模糊，导致细节损失。
• 适用场景：
  • 通用场景：由于其良好的速度和相对不错的质量平衡，它是OpenCV中 resize 函数的默认插值方法，适用于大多数常规的图像缩放任务。
  • 中等质量的上采样和下采样。
• 示例效果：放大时边缘比最近邻平滑，但整体感觉略微模糊。

2.3 cv2.INTER_CUBIC：双三次插值

• 原理：比双线性插值更高级。它考虑目标像素点在原始图像中对应的位置周围的 4×4 邻域（即十六个最近的像素点）。通过一个三次多项式来计算加权平均值，从而得到目标像素点的亮度值。
• 特点：
  • 质量更高：生成的图像更加平滑和清晰，尤其是在放大图像时，细节保留更好，锯齿感极小。
  • 速度较慢：计算量是双线性的四倍（因为考虑16个像素），因此速度较慢。
  • 可能产生“振铃效应”：在图像的锐利边缘处，有时会产生轻微的“过冲”或“振铃”伪影。
• 适用场景：
  • 高质量上采样：当对图像放大后的质量有较高要求时，例如在专业图像处理、医疗影像或出版物中。
  • 要求平滑度的场景：需要最大限度减少锯齿感的应用。
• 示例效果：放大时图像边缘非常平滑，细节过渡自然，但计算时间相对较长。

2.4 cv2.INTER_AREA：区域插值

• 原理：
  • 下采样时：此方法将目标像素点对应到原始图像中的一个区域，然后取该区域内所有像素的平均值作为目标像素点的值。它实际上是区域像素的重采样。
  • 上采样时：对于上采样，它等同于 INTER_NEAREST 或 INTER_LINEAR 的效果，具体取决于缩放比例。
• 特点：
  • 下采样效果最佳：对于缩小图像，INTER_AREA 是公认的最佳方法，因为它有效地聚合了原始图像区域的信息，能够很好地避免“摩尔纹”和“走样”（aliasing）现象。
  • 速度快：下采样时通常比双线性、双三次更快。
  • 上采样不佳：不推荐用于放大图像，效果通常不如双线性或双三次。
• 适用场景：
  • 下采样（缩小图像）：这是其主要优势和最佳应用场景，例如生成缩略图、为深度学习模型准备缩小后的输入图像。
• 示例效果：缩小图像时，细节得到很好的保留，视觉上最清晰。放大时则可能显得比较生硬。

2.5 cv2.INTER_LANCZOS4：Lanczos插值

• 原理：一种更高级的基于Sinc函数的卷积插值算法。它考虑目标像素点周围的 8×8 邻域（即64个像素点），通过一个复杂的数学函数（Lanczos核）进行加权平均。
• 特点：
  • 最高质量：在大多数情况下，Lanczos插值能够提供最高质量的图像缩放效果，无论是放大还是缩小，都能在保持锐度的同时减少锯齿。
  • 速度最慢：由于涉及64个像素的复杂计算，其计算成本最高，速度最慢。
  • 可能产生“振铃效应”：与双三次插值类似，在极端锐利的边缘处，也可能产生轻微的振铃效应。
• 适用场景：
  • 对图像质量要求极致的场景：例如专业图像编辑、高精度科学计算、电影制作等。
  • 需要同时兼顾锐度和平滑度的场景。
• 示例效果：提供最锐利、最平滑的图像，但计算时间最长。

2.6 插值方法总结与选择建议

插值方法	放大 (上采样)	缩小 (下采样)	速度	质量 (相对)	主要特点与注意事项
INTER_NEAREST	锯齿感强，马赛克化	锯齿感强，可能信息丢失	最快	最低	用于二值/分类图像，或对速度要求极高且质量不敏感的场景。
INTER_LINEAR	平滑，略有模糊	平滑，效果良好	较快	中等	默认选项，适用于大多数通用场景，兼顾速度与质量。
INTER_CUBIC	非常平滑，细节保留好，可能振铃	较好，可能振铃	较慢	较高	适用于高质量的上采样，追求更平滑的视觉效果。
INTER_AREA	不推荐，效果不佳 (近似最近邻或双线性)	效果最佳，有效避免走样，保留细节	较快	最高 (下采样)	强烈推荐用于下采样，生成缩略图，减少摩尔纹。
INTER_LANCZOS4	最高质量，锐度和平滑度兼顾，可能振铃	最高质量，锐度和平滑度兼顾，可能振铃	最慢	最高	适用于对图像质量有极致要求的专业级应用。

选择建议：

• 缩小图像（下采样）时：优先考虑 cv2.INTER_AREA。它通过区域平均有效避免了像素信息丢失和走样，能够生成最清晰、最不易失真的缩略图。
• 放大图像（上采样）时：
  • 如果对速度有较高要求且质量可接受，使用 cv2.INTER_LINEAR。
  • 如果对质量有较高要求，希望图像更平滑、细节更丰富，使用 cv2.INTER_CUBIC。
  • 如果对质量有极致要求，且不计较计算时间，使用 cv2.INTER_LANCZOS4。
• 处理二值图像或分类掩码时：务必使用 cv2.INTER_NEAREST，以避免像素值被混合，导致类别信息失真。

第三章：实践出真知——代码示例与高级应用

3.1 演示不同插值方法的对比

“`python
import cv2
import numpy as np

1. 创建一个示例图像 (用于演示插值效果，带文字和图形)

创建一个白色背景图像

original_size = (200, 150) # 宽度x高度
img = np.full((original_size[1], original_size[0], 3), 255, dtype=np.uint8)

绘制一个红色矩形

cv2.rectangle(img, (20, 20), (80, 80), (0, 0, 255), -1)

绘制一个蓝色圆形

cv2.circle(img, (150, 70), 40, (255, 0, 0), -1)

添加文字

cv2.putText(img, “OpenCV”, (10, 140), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 0), 2)

cv2.imshow(“Original Image (200×150)”, img)

2. 定义目标放大尺寸

target_size_up = (400, 300) # 放大两倍

print(f”\n原始图像尺寸: {img.shape[1]}x{img.shape[0]}”)
print(f”目标放大尺寸: {target_size_up[0]}x{target_size_up[1]}”)

3. 使用不同的插值方法进行放大

interpolation_methods = {
“NEAREST”: cv2.INTER_NEAREST,
“LINEAR (Default)”: cv2.INTER_LINEAR,
“CUBIC”: cv2.INTER_CUBIC,
“AREA”: cv2.INTER_AREA,
“LANCZOS4”: cv2.INTER_LANCZOS4
}

resized_images_up = {}
for name, method in interpolation_methods.items():
resized = cv2.resize(img, target_size_up, interpolation=method)
resized_images_up[name] = resized
cv2.imshow(f”Upscale with {name}”, resized)
print(f”Upscale with {name} -> {resized.shape[1]}x{resized.shape[0]}”)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. 定义目标缩小尺寸

target_size_down = (100, 75) # 缩小一半

print(f”\n目标缩小尺寸: {target_size_down[0]}x{target_size_down[1]}”)

5. 使用不同的插值方法进行缩小

resized_images_down = {}
for name, method in interpolation_methods.items():
resized = cv2.resize(img, target_size_down, interpolation=method)
resized_images_down[name] = resized
cv2.imshow(f”Downscale with {name}”, resized)
print(f”Downscale with {name} -> {resized.shape[1]}x{resized.shape[0]}”)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
``
运行上述代码，您会看到不同插值方法在放大和缩小图像时产生的视觉差异：
* **放大时**：NEAREST会有明显的锯齿和马赛克；LINEAR较为平滑但边缘会模糊；CUBIC和LANCZOS4则会提供更平滑、更锐利的边缘和细节，其中LANCZOS4通常效果最佳。AREA放大时效果不佳，可能会像NEAREST一样生硬。
* **缩小时**：NEAREST和LINEAR可能会导致细节丢失或产生摩尔纹；AREA会在保留细节和避免走样方面表现出色，图像看起来最清晰；CUBIC和LANCZOS4缩小效果也很好，但AREA` 在效率和避免走样方面通常更受推荐。

3.2 保持图片纵横比的尺寸调整

在许多应用中，我们不仅要调整图片尺寸，还要确保其原始的纵横比不被改变，以避免图像扭曲。这通常通过计算缩放比例并选择合适的尺寸，或者通过“填充”（padding）来实现。

方法一：通过缩放因子保持纵横比

“`python
import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread(“your_image.jpg”) # 替换为您的图片路径
if image is None:
print(“Error: Could not load image.”)
# 创建一个示例图像以继续
image = np.zeros((300, 400, 3), dtype=np.uint8)
cv2.putText(image, “Sample Image”, (50, 150), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)

original_h, original_w = image.shape[:2]
target_max_side = 200 # 希望最长边为200像素

计算缩放比例

if original_h > original_w:
scale_factor = target_max_side / original_h
else:
scale_factor = target_max_side / original_w

计算新的宽度和高度，并取整

new_w = int(original_w * scale_factor)
new_h = int(original_h * scale_factor)

resized_image_aspect = cv2.resize(image, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_AREA) # 缩小推荐AREA

print(f”原始尺寸: {original_w}x{original_h}”)
print(f”保持纵横比调整后尺寸: {new_w}x{new_h}”)

cv2.imshow(“Original”, image)
cv2.imshow(“Resized_Aspect_Ratio”, resized_image_aspect)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
“`

方法二：填充（Letterboxing）保持纵横比

这种方法是将图像缩放到目标尺寸范围内，然后通过添加边框（通常是黑色或白色）来填充到最终的目标尺寸，使得图像不被拉伸，且完整地显示在一个特定大小的“画布”上。

“`python
import cv2
import numpy as np

def resize_with_padding(image, target_size=(224, 224), interpolation=cv2.INTER_LINEAR, pad_color=(0, 0, 0)):
“””
将图像调整到指定尺寸，并保持纵横比，通过填充边框实现。
:param image: 输入图像 (H, W, C)
:param target_size: 目标输出尺寸 (width, height)
:param interpolation: 插值方法
:param pad_color: 填充的颜色 (BGR)
:return: 调整并填充后的图像
“””
h, w = image.shape[:2]
target_w, target_h = target_size

# 计算缩放比例
scale = min(target_w / w, target_h / h)
new_w, new_h = int(w * scale), int(h * scale)

# 调整图像大小
resized_img = cv2.resize(image, (new_w, new_h), interpolation=interpolation)

# 计算填充量
pad_w = target_w - new_w
pad_h = target_h - new_h

# 计算左右和上下填充量
pad_left = pad_w // 2
pad_right = pad_w - pad_left
pad_top = pad_h // 2
pad_bottom = pad_h - pad_top

# 创建填充图像
padded_img = cv2.copyMakeBorder(resized_img, pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right,
                                cv2.BORDER_CONSTANT, value=pad_color)
return padded_img

使用示例

image = cv2.imread(“your_image.jpg”) # 替换为您的图片路径
if image is None:
print(“Error: Could not load image.”)
# 创建一个示例图像以继续
image = np.zeros((300, 500, 3), dtype=np.uint8)
cv2.putText(image, “Sample Image Long”, (50, 150), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)

target_fixed_size = (224, 224) # 目标固定尺寸 (例如，用于深度学习输入)

padded_image = resize_with_padding(image, target_fixed_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

print(f”原始尺寸: {image.shape[1]}x{image.shape[0]}”)
print(f”填充调整后尺寸: {padded_image.shape[1]}x{padded_image.shape[0]}”)

cv2.imshow(“Original”, image)
cv2.imshow(f”Padded to {target_fixed_size[0]}x{target_fixed_size[1]}”, padded_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
“`

3.3 在深度学习中的应用

在深度学习领域，resize 是数据预处理流程中不可或缺的一环。例如，将所有输入图像调整为VGGNet或ResNet等模型所需的224×224像素，或将YOLO/SSD等目标检测模型所需的图像调整为416×416或608×608。

示例：准备图像用于深度学习模型输入

“`python
import cv2
import numpy as np

假设这是从数据集中读取的一张图片

image_path = “your_image.jpg” # 替换为您的图片路径
img = cv2.imread(image_path)

if img is None:
print(f”Error: Could not load image from {image_path}. Using dummy image.”)
img = np.random.randint(0, 256, size=(640, 480, 3), dtype=np.uint8) # 创建一个随机图片

深度学习模型要求的输入尺寸

model_input_size = (224, 224) # 宽度x高度

通常使用 INTER_AREA 进行下采样，避免走样

如果模型对小物体检测敏感，可能需要更精细的插值

resized_for_model = cv2.resize(img, model_input_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

如果需要，可以将图像进行归一化（例如，像素值从0-255缩放到0-1）

normalized_image = resized_for_model.astype(np.float32) / 255.0

转换为模型所需的通道顺序 (例如，TensorFlow/PyTorch可能需要 (Batch, Height, Width, Channels) 或 (Batch, Channels, Height, Width) )

OpenCV默认是BGR，大多数模型是RGB，可能还需要颜色通道转换

例如，转换为RGB:

rgb_image = cv2.cvtColor(normalized_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

增加batch维度:

input_tensor = np.expand_dims(rgb_image, axis=0) # shape becomes (1, 224, 224, 3)

print(f”原始图像尺寸: {img.shape}”)
print(f”为模型调整后的图像尺寸: {resized_for_model.shape}”)
print(f”归一化后的图像数据类型: {normalized_image.dtype}”)

cv2.imshow(“Original”, img)
cv2.imshow(“Resized for DL Model”, resized_for_model)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
“`

第四章：性能考量与最佳实践

4.1 性能与插值方法

正如我们之前讨论的，不同的插值方法具有不同的计算复杂度：

• INTER_NEAREST: 最快
• INTER_LINEAR: 较快
• INTER_AREA: 较快 (下采样时通常与 LINEAR 接近，甚至更快)
• INTER_CUBIC: 较慢
• INTER_LANCZOS4: 最慢

在实时应用或处理大量图像时，选择合适的插值方法至关重要。例如，在视频处理中，即使是 INTER_LINEAR 和 INTER_CUBIC 之间的速度差异也可能导致帧率显著下降。因此，应根据实际需求在图像质量和计算性能之间取得平衡。

4.2 内存管理

图像尺寸调整会创建新的图像数组。如果频繁地对大型图像进行尺寸调整，或者在循环中创建大量临时图像，可能会导致内存消耗过大。

最佳实践：
* 及时释放资源：在Python中，当不再需要图像数组时，让垃圾回收机制自动处理即可。但如果在一个紧密的循环中处理，可以考虑手动删除 del resized_img 或确保变量被重新赋值以覆盖旧数据。
* 原地操作（In-place operations）：cv2.resize 不支持原地操作，它总是返回一个新的图像。这意味着在调整尺寸后，原始图像仍然存在于内存中，直到被Python垃圾回收。
* 处理大型图像时分块：对于无法一次性加载到内存中的超大型图像，可以考虑分块读取、分块处理（resize），然后拼接。但这对于 resize 这样的全局操作较为复杂，通常更适用于卷积等局部操作。

4.3 错误处理与边界情况

• 空图像：如果 src 图像为空（例如 cv2.imread 读取失败），cv2.resize 会报错。在调用 resize 之前，务必检查 src 是否有效（if img is None: ...）。
• 无效尺寸：如果 dsize 或 fx/fy 导致目标尺寸为零或负数，cv2.resize 会报错。确保计算出的目标尺寸是有效且合理的正整数。

4.4 其他注意事项

• 通道数：cv2.resize 会保留原始图像的通道数。如果输入是3通道彩色图，输出也是3通道；如果输入是单通道灰度图，输出也是单通道。
• 数据类型：cv2.resize 会保留原始图像的数据类型。通常输入是 np.uint8，输出也是 np.uint8。如果需要其他数据类型（例如浮点数进行归一化），需要额外进行类型转换。
• 图像预加载：如果需要对同一批图像进行多次 resize 操作，并且这些图像本身较小，可以考虑先将它们全部加载到内存中，而不是每次都从磁盘读取，以减少I/O开销。

总结

cv2.resize 是OpenCV中一个看似简单实则功能强大的函数。掌握其参数，尤其是各种插值方法的原理、特点及适用场景，是进行高效且高质量图像尺寸调整的关键。

• 记住下采样优先 cv2.INTER_AREA，因为它能有效避免走样，生成更清晰的缩略图。
• 上采样时，根据需求权衡速度与质量，在 cv2.INTER_LINEAR (默认), cv2.INTER_CUBIC, cv2.INTER_LANCZOS4 之间选择。
• 处理二值图或掩码时，务必使用 cv2.INTER_NEAREST。
• 在实际应用中，保持图像的纵横比通常是基本要求。

通过本文的详细讲解和代码示例，相信您已经对OpenCV resize 函数有了全面而深入的理解，能够根据不同的应用场景，灵活选择最合适的尺寸调整策略。在未来的计算机视觉项目中，这项技能将成为您不可或缺的利器。继续实践，不断探索，您将在图像处理的道路上走得更远！

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