### 1. **Resize()函数基本概念**
`cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy]]])` 是 cv2 模块提供的核心函数之一，主要用于改变输入图像 src 的尺寸至指定的目标尺寸 dsize 或按照给定的比例因子 fx 和 fy 进行缩放。
- `src`: 输入的原始图像数据，类型通常是numpy数组。
- `dsize`: 目标输出图像的新维度(宽度、高度)，可以是一个元组 `(width,height)` ，或者直接传入预设想要转换到的具体像素值；如果同时提供了比例因子，则此参数会被忽略。
- `[dst] (可选)`: 输出存储新尺寸图像的空间，默认情况下会自动创建一个新的空间存放结果。
- `[fx], [fy] (可选)`: 宽度和高度上的放大/缩小系数，如果不设置 `dsize` 而仅提供这两个参数的话，那么新的尺寸将会基于原图按这些比率进行计算得出。
### 2. **插值方法选择**
当使用 `resize()` 改变图像尺寸时，需要考虑到如何填充新增或移除的部分以保持平滑过渡，这涉及到“插值”技术的选择：
- 最近邻插值 (`INTER_NEAREST`)
- 双线性插值 （默认选项，`INTER_LINEAR`)
- 面积插值(`INTER_AREA`)
- 立方卷积插值 (`INTER_CUBIC`)
- Lanczos 插值 (`INTER_LANCZOS4`)
可以通过额外设定 flags 参数实现上述不同类型的插值方式，例如：`res = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)`
### 3. 应用实例
假设我们有一个已加载的 RGB 图像文件，现在要将其宽高各减半并保存:
python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 使用双线性插值将图像缩小一半
scaled_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 显示原始及缩略图
plt.subplot(121), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("Original Image")
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(cv2.cvtColor(scaled_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("Resized using INTER_LINEAR")
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
# 将缩略图另存为新文件
cv2.imwrite('output_resized.png', scaled_img)
以上代码首先读取了一张名为 'input.jpg' 的图片，在不预先定义目标尺寸的情况下利用 `fx`=0.5 and `fy`=0.5 缩小了两倍并将结果显示出来。这里采用的是标准的双线性插值算法确保得到较为自然流畅的结果。
总结来说，Python OpenCV 中的 resize 函数是一种强大而灵活的方法，广泛应用于对图像做适应屏幕显示、减少内存占用以及满足特定模型输入要求等场景中。借助于多种可供选择的插值策略，我们可以有效地控制图像变换过程的质量与效率。