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前面介紹怎么樣實現平移的功能，接著下來演示縮放功能。比如在一個文檔里插入一個圖片，發現這個圖片占用太大的面積了，要把它縮小，才放得下，與文字的比例才合適。這樣的需求，就需要使用仿射變換的縮放功能，而實現這個功能的方法，就是采用齊次坐標的變換功式：
可看到最后一條公式，就是縮放公式，要實現二維圖像的縮放，需要構造前面那個縮放矩陣，因此在OpenCV也是構造一個2X3的矩陣。不過，在縮放變換里，要考慮另外一個問題，比如圖片放大之后，原來兩點像素的距離變大了，在中間留下了空間，那么中間空白的像素點怎么樣處理呢？其實圖像處理要完成兩個獨立的算法計算，首先需要一個算法實現空間坐標變換，用它描述每個像素如何從初始位置移動到終止位置。其次需要一個插值算法完成輸出圖像的每個像素的顏色值。在放大或縮小里，就需要計算像素的顏色值了，就需要使用插值算法。不過插值算法也是五花百門的，最簡單的方法就是向鄰近元素借用它們的值，比如放大之后原來元素坐標為1和3了，留下坐標2的點為空，那么2的點就可以借用1或3點的顏色值，在opencv里就可以使用cv.INTER_NEAREST標志表示這個意思。有時候中間留下的點很多，如果全部取一個點的顏色值，就會在圖形上出現一片相同的顏色值，讓圖片不好看。為了解決這個問題，向更好的插值算法推廣，接著引入雙線性插值（cv.INTER_LINEAR），這個插值算法使用了附近四個點的顏色值來計算，這樣就不是單獨考慮一個元素的值了，這樣就比只取一個點的值好很多，因此也成為opencv里仿射函數里默認的值。如果要更好的插值，還有很多更高級的三次樣條插值等等，不過計算量也上去了。
下面通過例子來演示縮放的操作：
#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np
#圖片的路徑
imgname = "img1.jpg"
#讀取圖片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_COLOR)
#圖片的高度和寬度
h,w = image.shape[:2]
#構造縮放的2X3的矩陣，然后調用warpAffine執行縮放
A1 = np.array([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]], np.float32)
d1 = cv2.warpAffine(image, A1, (w, h), borderValue = 125)
#顯示操作之后的圖片
cv2.imshow("d1",d1)
#顯示圖像
cv2.imshow("image", image)
#等待用戶輸入，然后刪除所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
輸出結果如下：
左圖是X軸和Y軸都縮小一半的圖片，右邊是原圖。
在這個例子里與平移不一樣的，就是矩陣的變化：
np.array([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]], np.float32)
就是矩陣對角線上的值發生了變化，如果要放大就是變為大于1的值。
總結
以上所述是小編給大家介紹的使用OpenCV實現仿射變換—縮放功能,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網站的支持！
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