爲什麼 MATLAB imresize 函數和 OpenCV resize 函數結果不一樣?今年 4 月,我在依照 MATLAB 代碼本身寫一個卷積神經網絡 C++ 實現的過程當中,就發現了這個問題,不過那時問題不是太大,因此也沒有給出太多關注。今天在 stackoverflow 上正好看到了一個相關問題 why OpenCV cv2.resize gives different answer than MATLAB imresize?,解答了我心中的疑惑。這篇的文章主要內容是將這個 stackoverflow 問題作了註解,並將部分代碼由 Python 翻譯成 C++。ios
首先咱們能夠看到,在變大的時候,MATLAB 和 OpenCV 有同樣的結果:c++
x = imresize([1,2;3,4],[4,4],'bilinear') % x = % 1.0000 1.2500 1.7500 2.0000 % 1.5000 1.7500 2.2500 2.5000 % 2.5000 2.7500 3.2500 3.5000 % 3.0000 3.2500 3.7500 4.0000
double data[] = {1, 2, 3, 4}; cv::Mat A(2, 2, CV_64FC1, data); std::cout<<"Before: A = "<<A<<std::endl; cv::resize(A, A, cv::Size(4, 4), cv::INTER_LINEAR); std::cout<<"resize bigger: A = "<<A<<std::endl; // [1, 1.25, 1.75, 2; // 1.5, 1.75, 2.25, 2.5; // 2.5, 2.75, 3.25, 3.5; // 3, 3.25, 3.75, 4]
可是,在把矩陣縮小的時候,卻出現告終果不同:網絡
imresize(x,[2,2],'bilinear') % ans = % 1.5625 2.1875 % 2.8125 3.4375
cv::resize(A, A, cv::Size(2, 2), cv::INTER_LINEAR); std::cout<<"resize smaller: A = "<<A<<std::endl; // [1.375, 2.125; // 2.875, 3.625]
這是爲何呢?緣由在於 MATLAB 的 imresize 函數默認是開啓了 anti-aliasing,將其關閉,結果就跟 C++ 同樣了:函數
imresize(x,[2,2],'bilinear','AntiAliasing',false) % ans = % 1.3750 2.1250 % 2.8750 3.6250
那麼問題來了,怎麼讓 OpenCV 作到 MATLAB imresize 函數的 anti-aliasing 功能呢?這個問題,留待往後解決。本文具體代碼可見 OpenCV-and-CPP-for-MATLAB-Users Demo_OpenCVFunctions 文件夾下的 demo_resize.cpp 函數,爲了方便起見,將代碼陳列以下:翻譯
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> void demo_resize() { double data[] = {1, 2, 3, 4}; cv::Mat A(2, 2, CV_64FC1, data); std::cout<<"Before: A = "<<A<<std::endl; cv::resize(A, A, cv::Size(4, 4), cv::INTER_LINEAR); std::cout<<"resize bigger: A = "<<A<<std::endl; cv::resize(A, A, cv::Size(2, 2), cv::INTER_LINEAR); std::cout<<"resize smaller: A = "<<A<<std::endl; }
本文是開源項目 OpenCV-and-CPP-for-MATLAB-Users 文檔的一部分,更多的文章和完整代碼請移步項目的 Github主頁。code
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