為何 MATLAB imresize 函數和 OpenCV resize 函數結果不同？今年 4 月，我在依照 MATLAB 代碼自己寫一個卷積神經網絡 C++ 實現的過程中，就發現了這個問題，不過那時問題不是太大，所以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 問題做了注解，并將部分代碼由 Python 翻譯成 C++。
首先我們可以看到，在變大的時候，MATLAB 和 OpenCV 有一樣的結果：
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]
但是，在把矩陣縮小的時候，卻出現了結果不一樣：
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]
這是為什么呢？原因在于 MATLAB 的 imresize 函數默認是開啟了 anti-aliasing，將其關閉，結果就跟 C++ 一樣了：
imresize(x,[2,2],'bilinear','AntiAliasing',false)
% ans =
% 1.3750 2.1250
% 2.8750 3.6250
那么問題來了，怎么讓 OpenCV 做到 MATLAB imresize 函數的 anti-aliasing 功能呢？這個問題，留待日后解決。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，為了方便起見，將代碼陳列如下：
#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。
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