Python 为什么OpenCV Resize在指定Dsize与fx/fy时会给出不同的像素值？

今天，我惊讶地发现，当使用OpenCV Python

cv2.resize

时，我得到的结果与我指定

fx

和

fy

时不同，或者我自己进行

dsize

计算并输入时也不同

请注意，这与图像大小不匹配无关，而是实际的单个像素值差异

import cv2
import numpy as np

scale = 0.55
image = np.arange(100).reshape(10, 10).astype(np.float)
resized_fx_fy = cv2.resize(image, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
resize_height, resize_width = resized_fx_fy.shape
resized_dsize = cv2.resize(image, (resize_width, resize_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
print(np.abs(resized_fx_fy - resized_dsize).max())

从opencv文档的简单解释来看，它们应该是等价的，但显然不是

一个可能的提示：当

scale=0.5

如果相关：

Python 3.8.5

opencv-contrib-python     4.2.0.34                 pypi_0    pypi
opencv-python             4.2.0.34                 pypi_0    pypi
opencv-python-headless    4.5.1.48                 pypi_0    pypi

---

cv:：resize

是一种仿射变换，它将目标图像中的整数索引映射到源图像中的浮点索引，并使用插值方法计算值。因为它是仿射变换，所以比例参数是确定精确输出值的最重要参数

---

根据OpenCV，如果提供了代码< >代码大小>代码>代码> <代码> Fy < /code >（称为代码> VixSuxeEX x/code >和<代码> In SuffSeaCyEy < /Code > C++中的代码，用输出的相对比例覆盖，不管代码< FX <代码>还是<代码> Fy < /code >为零。在您的示例中，第一个

cv.resize（）

使用0.55的

inv\u scale\u x

和

inv\u scale\u y

。第二个

cv.resize（）

对这两个比例参数使用0.6。

对于0.6、0.7的比例也可以。。。刻度与输入/输出比率完全匹配的任何东西（不舍入）。我没有检查代码，但我想说，当您指定目标大小时，它首先计算

fx

和

fy

，然后使用这些值进行实际调整大小。在这种情况下，您将0.55的比例与0.6的比例进行比较，这两个比例都采样到6x6阵列中。RGB图像的情况如何？我知道你的例子是浮点值。我想知道它的整数可能不同。这可以解释为什么0.5生成相同的图像，因为输出将是5x5并且

5/10==0.5

。

print(resized_fx_fy - resized_dsize)

[[0.83333344 0.98484851 1.13636362 1.28787897 1.43939408 1.09090917]
 [2.34848631 2.50000024 2.65151525 2.80303049 2.9545455  2.6060605 ]
 [3.86363742 4.01515031 4.16666532 4.31818056 4.46969557 4.12121058]
 [5.37879091 5.53030276 5.68181777 5.83333302 5.98484802 5.63636303]
 [6.89394202 7.04545283 7.19696784 7.34848309 7.49999809 7.1515131 ]
 [3.40909298 3.5606029  3.71211791 3.86363316 4.01514816 3.66666317]]

Python 3.8.5

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