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title: resize
description: "resize函数用于改变图像的尺寸，可以放大或缩小图像。通过指定目标大小或缩放因子，用户可以灵活调整图像的宽度和高度。"
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# resize

#### 函数功能

resize函数用于改变图像的尺寸，可以放大或缩小图像。通过指定目标大小或缩放因子，用户可以灵活调整图像的宽度和高度。

该函数还支持多种插值方法，如cv2.INTER_LINEAR、cv2.INTER_CUBIC、cv2.INTER_NEAREST_EXACT等算法，以保证图像在缩放过程中尽可能保持质量。


#### 函数接口

```
cv2.resize(src, dsize, fx=0, fy=0, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
```


#### 参数

| 参数名 | 描述 | 取值范围 | 输入/输出 |
| --- | --- | --- | --- |
| src | 输入图像。 | 非空 | 输入 |
| dsize | 目标图像的大小（宽度和高度），如(width, height)。如果给定，则设置的fx和fy的值无效；如果设置为(0, 0)或者不指定，则需要使用fx和fy设置的值。 | tuple(x, y)，目标图像尺寸，x，y为正整数 | 输入 |
| fx | 水平缩放因子，默认为0。 | (0, inf) | 输入 |
| fy | 垂直缩放因子，默认为0。 | (0, inf) | 输入 |
| interpolation | 插值方法，如cv2.INTER\_LINEAR（默认）、cv2.INTER\_NEAREST\_EXACT、cv2.INTER\_CUBIC等。 | cv2.INTER\_LINEAR（默认）、cv2.INTER\_NEAREST\_EXACT、cv2.INTER\_CUBIC | 输入 |


#### 返回值

- 输出图像。


#### 示例

```
import numpy as np
import cv2

# 创建一个5x5的简单图像 
src = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
               [0, 1, 1, 1, 0],
               [0, 1, 0, 1, 0],
               [0, 1, 1, 1, 0],
               [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=np.uint8)  

dst = cv2.resize(src, dsize=(10, 10), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)  

print(dst)
```

运行结果：

```
[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 1 1 0 0 1 1 0 0]
 [0 0 1 1 0 0 1 1 0 0]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 1 1 1 1 1 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
```