在指定Dsize与fx/fy时,OpenCV调整大小会提供不同的像素值的原因是因为OpenCV中的图像缩放操作采用了插值算法。插值算法是为了通过已知的像素值来估计未知像素值的一种方法。
在图像缩放过程中,当我们指定了目标尺寸Dsize时,OpenCV会根据原始图像的像素值和目标尺寸来计算缩放比例。然后,OpenCV根据缩放比例和原始图像的像素值来计算目标图像中每个像素的值。
在计算目标图像中每个像素的值时,OpenCV会根据插值算法使用周围已知像素的值进行估计。常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
最近邻插值是一种简单的插值方法,它将目标图像中每个像素的值设置为与其最近的原始图像像素的值相等。这种方法速度快,但会导致图像的锐化和边缘变得不平滑。
双线性插值是一种常用的插值方法,它使用目标像素周围4个最近的原始像素的值进行加权平均来估计目标像素的值。这种方法可以得到比最近邻插值更平滑的结果,但可能导致图像的细节损失。
双三次插值是一种更高级的插值方法,它使用目标像素周围16个最近的原始像素的值进行加权平均来估计目标像素的值。这种方法可以得到更平滑的结果,并且能够保留更多的图像细节,但计算复杂度也更高。
由于插值算法的不同,导致了在指定Dsize与fx/fy时,OpenCV调整大小会提供不同的像素值。因此,在使用OpenCV进行图像缩放时,需要根据具体的需求选择合适的插值方法,以获得满足要求的图像质量。
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