Opencv-python（cv2）改变图像尺寸的cv2.resize（）函数
如何改变图像大小
在Opencv-python中，通过调用cv2.resize（）通过插值的方式来改变图像的尺寸，关于该函数的具体介绍，已经有非常多的博客进行了剖析，这里推荐一个。
cv2.resize（）的要点与坑
cv2.resize（）的形参要点
在cv2.resize（）函数中，主要用到的形参包括
- 输入Mat数据，
- dsize：代表期望的输出图像大小尺寸
- fx：代表水平方向上（图像宽度）的缩放系数，
- fy：代表竖直方向上（图像高度）的缩放系数，另外，如果dsize被设置为0（None），则按fx与fy与原始图像大小相乘得到输出图像尺寸大小。
- interpolation：插值方式，默认选择线性插值，越复杂的插值方式带来的改变和差异越大。
- 具体的参数选择与计算可参考
cv2.resize（）的坑
在cv2.resize（）函数中，比较坑的在于dsize形参，比如想将一张128*256大小的图像放大到256*512大小，最好的办法是通过设置dsize为None，然后通过fx和fy来处理：
data = cv2.resize(data,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
再不济，也可以采用在dsize中设置倍数来处理：
data = cv2.resize(data,dsize=(2*height,2*width),fx=1,fy=1,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
但是，如果直接在dsize形参中写(256,512)，则得到的其实是（512,256）的结果：
data = cv2.resize(data,dsize=(256,512),fx=1,fy=1,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
即：dsize形参的数组的宽度在前，高度在后（output_width,output_height），所以当形参为（256,512）时，实际上得到的其实是512*256的图像，而并非我们期望的256*512图像。
