OpenCV resize()函数详解：语法、参数与缩放实例

花开有时

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文详细介绍OpenCV中resize()函数的使用方法，涵盖函数原型、参数说明及插值算法选择。通过保留高宽比和使用fx/fy参数两种方式的代码示例，演示如何对图像进行等比例缩放、固定高度调整宽度以及指定宽高缩放，帮助开发者掌握灵活的图像尺寸调整技巧。

OpenCV resize()函数基础

图像缩放即改变图像的尺寸，这可以单独调整高度或宽度，也可以同时修改两者。此外，还可以按照原始比例对图像进行缩放处理。

下文将详细解析resize()函数的具体语法，并提供实际应用的代码示例。

语法

函数语法与参数详解

函数原型


cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])

参数说明：

参数	描述
src	【必需】原图像
dsize	【必需】输出图像所需大小
fx	【可选】沿水平轴的比例因子
fy	【可选】沿垂直轴的比例因子
interpolation	【可选】插值方式

【可选】插值方式

OpenCV提供了多种插值方式供选择：

cv.INTER_NEAREST	最近邻插值
cv.INTER_LINEAR	双线性插值
cv.INTER_CUBIC	双线性插值
cv.INTER_AREA	使用像素区域关系重新采样。它可能是图像抽取的首选方法，因为它可以提供无莫尔条纹的结果。但是当图像被缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。

一般情况下，图像缩小推荐使用cv.INTER_AREA算法；图像放大时，cv.INTER_CUBIC（速度较慢）和cv.INTER_LINEAR（速度较快且效果良好）是常见选择。若不指定插值方式，默认采用cv.INTER_LINEAR进行缩放。

代码示例

保持高宽比缩放

以下实验基于尺寸为（149, 200, 4）（高度，宽度，通道数）的原始图像进行：

保持高宽比的缩放实现


import cv2
 
img = cv2.imread('./Pictures/python.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
 
print('Original Dimensions : ',img.shape)
 
scale_percent = 60  # percent of original size
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
 
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
 
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下：

Original Dimensions : (149, 200, 4) Resized Dimensions : (89, 120, 4)

通过调整scale_percent变量即可实现放大或缩小。需要注意的是，获取图像形状时需先指定高度再指定宽度，而cv2.resize函数的参数顺序则是先宽后高。

另一种更便捷的方法是利用内置参数fx和fy进行缩放。

使用fx和fy参数进行缩放


import cv2
img = cv2.imread("./Pictures/python.png")
print('Original Dimensions : ', img.shape)

resized = cv2.resize(img, None, fx=0.6, fy=0.6, interpolation=cv2.INTER_AREA)

print('Resized Dimensions : ',resized.shape)

cv2.imshow("resized_img", resized)
cv2.waitKey(0)

不保持高宽比缩放

例如，仅改变图像宽度而保持高度不变：

固定高度调整宽度


import cv2

img = cv2.imread("./Pictures/python.png")

print('Original Dimensions : ',img.shape)
 
width = 440
height = img.shape[0] # keep original height
dim = (width, height)
 
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
 
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
 
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下：

Original Dimensions : (149, 200, 4) Resized Dimensions : (149, 440, 4)

指定具体高和宽

直接给定目标图像的高度和宽度数值。

指定具体宽高进行缩放


import cv2

img = cv2.imread("./Pictures/python.png")

print('Original Dimensions : ',img.shape)
 
width = 350
height = 450
dim = (width, height)
 
# resize image
resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
 
print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
 
cv2.imshow("Resized image", resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下：