OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程

5、兰索斯插值：由相邻的8*8像素计算得出，公式类似于双线性

1. int iscale_x = cv::saturate_cast<int>(scale_x);  
2. int iscale_y = cv::saturate_cast<int>(scale_y);  
3.   
4. for (int j = 0; j < matDst1.rows; ++j)  
5. {  
6.     float fy = (float)((j + 0.5) * scale_y - 0.5);  
7.     int sy = cvFloor(fy);  
8.     fy -= sy;  
9.     sy = std::min(sy, matSrc.rows - 5);  
10.     sy = std::max(3, sy);  
11.   
12.     const double s45 = 0.70710678118654752440084436210485;  
13.     const double cs[][2] = {{1, 0}, {-s45, -s45}, {0, 1}, {s45, -s45}, {-1, 0}, {s45, s45}, {0, -1}, {-s45, s45}};  
14.     float coeffsY[8];  
15.   
16.     if (fy < FLT_EPSILON) {  
17.         for (int t = 0; t < 8; t++)  
18.             coeffsY[t] = 0;  
19.         coeffsY[3] = 1;  
20.     } else {  
21.         float sum = 0;  
22.         double y0 = -(fy + 3) * CV_PI * 0.25, s0 = sin(y0), c0 = cos(y0);  
23.   
24.         for (int t = 0; t < 8; ++t)  
25.         {  
26.             double dy = -(fy + 3 -t) * CV_PI * 0.25;  
27.             coeffsY[t] = (float)((cs[t][0] * s0 + cs[t][1] * c0) / (dy * dy));  
28.             sum += coeffsY[t];  
29.         }  
30.   
31.         sum = 1.f / sum;  
32.         for (int t = 0; t < 8; ++t)  
33.             coeffsY[t] *= sum;  
34.     }  
35.   
36.     short cbufY[8];  
37.     cbufY[0] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[0] * 2048);  
38.     cbufY[1] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[1] * 2048);  
39.     cbufY[2] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[2] * 2048);  
40.     cbufY[3] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[3] * 2048);  
41.     cbufY[4] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[4] * 2048);  
42.     cbufY[5] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[5] * 2048);  
43.     cbufY[6] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[6] * 2048);  
44.     cbufY[7] = cv::saturate_cast<short>(coeffsY[7] * 2048);  
45.   
46.     for (int i = 0; i < matDst1.cols; ++i)  
47.     {  
48.         float fx = (float)((i + 0.5) * scale_x - 0.5);  
49.         int sx = cvFloor(fx);  
50.         fx -= sx;  
51.   
52.         if (sx < 3) {  
53.             fx = 0, sx = 3;  
54.         }  
55.         if (sx >= matSrc.cols - 5) {  
56.             fx = 0, sx = matSrc.cols - 5;  
57.         }  
58.   
59.         float coeffsX[8];  
60.   
61.         if (fx < FLT_EPSILON) {  
62.             for ( int t = 0; t < 8; t++ )  
63.                 coeffsX[t] = 0;  
64.             coeffsX[3] = 1;  
65.         } else {  
66.             float sum = 0;  
67.             double x0 = -(fx + 3) * CV_PI * 0.25, s0 = sin(x0), c0 = cos(x0);  
68.   
69.             for (int t = 0; t < 8; ++t)  
70.             {  
71.                 double dx = -(fx + 3 -t) * CV_PI * 0.25;  
72.                 coeffsX[t] = (float)((cs[t][0] * s0 + cs[t][1] * c0) / (dx * dx));  
73.                 sum += coeffsX[t];  
74.             }  
75.   
76.             sum = 1.f / sum;  
77.             for (int t = 0; t < 8; ++t)  
78.                 coeffsX[t] *= sum;  
79.         }  
80.   
81.         short cbufX[8];  
82.         cbufX[0] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[0] * 2048);  
83.         cbufX[1] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[1] * 2048);  
84.         cbufX[2] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[2] * 2048);  
85.         cbufX[3] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[3] * 2048);  
86.         cbufX[4] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[4] * 2048);  
87.         cbufX[5] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[5] * 2048);  
88.         cbufX[6] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[6] * 2048);  
89.         cbufX[7] = cv::saturate_cast<short>(coeffsX[7] * 2048);  
90.   
91.         for (int k = 0; k < matSrc.channels(); ++k)  
92.         {  
93.             matDst1.at<cv::Vec3b>(j, i)[k] = abs((matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[1] +  
94.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[3] +  
95.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[5] +  
96.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx-3)[k] * cbufX[0] * cbufY[7] +  
97.   
98.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[1] +  
99.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[3] +  
100.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[5] +  
101.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx-2)[k] * cbufX[1] * cbufY[7] +  
102.   
103.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[1] +  
104.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[3] +  
105.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[5] +  
106.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx-1)[k] * cbufX[2] * cbufY[7] +  
107.   
108.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[1] +  
109.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[3] +  
110.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[5] +  
111.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx)[k] * cbufX[3] * cbufY[7] +  
112.   
113.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[1] +  
114.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[3] +  
115.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[5] +  
116.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx+1)[k] * cbufX[4] * cbufY[7] +  
117.   
118.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[1] +  
119.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[3] +  
120.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[5] +  
121.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx+2)[k] * cbufX[5] * cbufY[7] +  
122.   
123.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[1] +  
124.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[3] +  
125.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[5] +  
126.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx+3)[k] * cbufX[6] * cbufY[7] +  
127.   
128.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-3, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[0] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-2, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[1] +  
129.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy-1, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[2] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[3] +  
130.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+1, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[4] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+2, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[5] +  
131.                 matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+3, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[6] + matSrc.at<cv::Vec3b>(sy+4, sx+4)[k] * cbufX[7] * cbufY[7] ) >> 22);// 4194304  
132.         }  
133.     }  
134. }  
135. cv::imwrite("Lanczos_1.jpg", matDst1);  
136.   
137. cv::resize(matSrc, matDst2, matDst1.size(), 0, 0, 4);  
138. cv::imwrite("Lanczos_2.jpg", matDst2);  

    以上代码的实现结果与cv::resize函数相同，但是执行效率非常低，只是为了详细说明插值过程。OpenCV中默认采用C++ Concurrency进行优化加速，你也可以采用TBB、OpenMP等进行优化加速。