Python OpenCV图片缩放详解：cv2.resize函数用法与插值算法

许南星

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文详细介绍OpenCV中cv2.resize函数的使用方法，涵盖输入输出参数、尺寸格式及五种插值算法（最近邻、双线性、区域、双三次、Lanczos）。通过Python代码示例演示如何指定输出尺寸或使用缩放系数进行图像缩放，并解析默认插值方式，帮助开发者掌握高效处理图像尺寸的技巧。

cv2.resize函数原型与参数解析

OpenCV中用于图像缩放的核心函数原型如下：


cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)

该函数的主要参数包括：输入图像src、输出图像dst、目标尺寸Size、沿x轴和y轴的缩放系数fx与fy，以及指定插值方式的interpolation参数。

InputArray src	输入图片
OutputArray dst	输出图片
Size	输出图片尺寸
fx, fy	沿x轴，y轴的缩放系数
interpolation	插入方式

常用插值算法详解

interpolation参数可选的插值方法包括：INTER_NEAREST（最近邻插值）、INTER_LINEAR（双线性插值，默认选项）、INTER_AREA（像素区域关系重采样，适合缩小）、INTER_CUBIC（4x4像素邻域的双三次插值）以及INTER_LANCZOS4（8x8像素邻域的Lanczos插值）。

INTER_NEAREST	最近邻插值
INTER_LINEAR	双线性插值（默认设置）
INTER_AREA	使用像素区域关系进行重采样。
INTER_CUBIC	4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4	8x8像素邻域的Lanczos插值

使用注意事项

在使用cv2.resize时需注意以下关键点：

首先，输出尺寸Size的格式为（宽，高），即先指定宽度再指定高度。

其次，若不指定Size而仅使用fx和fy，则默认采用双线性插值方法进行缩放。

以下代码演示了如何使用cv2.resize进行图像缩放操作：

Python代码实现示例


import cv2 as cv
 
# 读入原图片
img = cv.imread('test.jpg')
# 打印出图片尺寸
print(img.shape)
# 将图片高和宽分别赋值给x，y
x, y = img.shape[0:2]
 
# 显示原图
cv.imshow('OriginalPicture', img)
 
# 缩放到原来的二分之一，输出尺寸格式为（宽，高）
img_test1 = cv.resize(img, (int(y / 2), int(x / 2)))
cv.imshow('resize0', img_test1)
cv.waitKey()
 
# 最近邻插值法缩放
# 缩放到原来的四分之一
img_test2 = cv.resize(img, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25, interpolation=cv.INTER_NEAREST)
cv.imshow('resize1', img_test2)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()