onnx resize 对应opencv 参数
ONNX是一种深度学习模型的开放格式，它可以让不同深度学习框架之间互相转换模型。而ONNX Resize操作是指对图像进行缩放操作，通常用于图像预处理过程中或者在网络的某些层中使用。
在OpenCV中，有两种常用的图像缩放方式：resize()和pyrDown()/pyrUp()。resize()函数可以根据指定的输出大小或者缩放因子对图像进行缩放，而pyrDown()/pyrUp()函数则是通过高斯金字塔来对图像进行降采样和上采样。
对于ONNX Resize操作的参数，在OpenCV中对应的是resize()函数的参数。具体如下：
1. ONNX Resize操作的大小参数对应OpenCV的目标大小参数，即dst_size。该参数可以是输出图像的大小，也可以是缩放因子。
2. ONNX Resize操作的插值方式参数对应OpenCV的插值方式参数，即interpolation。常用的插值方式有双线性插值、最近邻插值、双三次插值等。在OpenCV中使用resize()函数时，可以通过第三个参数来指定插值方式，如下所示：
resize函数c++
```
cv::resize(src, dst, dst_size, 0, 0, interpolation);
```
其中，interpolation指定插值方式，可以是以下几种之一：
- INTER_NEAREST：最近邻插值
- INTER_LINEAR：双线性插值（默认值）
- INTER_CUBIC：双三次插值
- INTER_AREA：区域插值
- INTER_LANCZOS4：Lanczos插值
3. ONNX Resize操作的缩放模式参数对应OpenCV的缩放模式参数，即fx和fy。当使用缩放因子作为目标大小时，可以通过计算出fx和fy的值来实现缩放操作，如下所示：
```
cv::resize(src, dst, cv::Size(0, 0), fx, fy, interpolation);
```
其中，fx和fy是水平和垂直方向的缩放因子，可以通过如下公式计算得出：
```
fx = (double)dst_size.width / src_size.width;
fy = (double)dst_size.height / src_size.height;
```
总之，ONNX Resize操作的参数在OpenCV中都有对应的参数，可以直接使用OpenCV的resize()函数实现图像缩放操作，并指定插值方式和缩放模式等参数，实现与ONNX Resize操作相同的功能。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。