matlab - 为什么 OpenCV cv2.resize 给出的答案与 MATLAB imresize 不同？

Question

我正在将 MATLAB 代码传输到 python 中并尝试使用 OpenCV 函数 cv2.resize 缩小图像，但我从 MATLAB 输出中得到了不同的结果。

为确保我的代码在调整大小之前没有做错任何事情，我在两个函数上都使用了一个小示例并比较了输出。

我首先在 Python 和 MATLAB 中创建了以下数组并对它进行了上采样:

Python - NumPy 和 OpenCV

    x = cv2.resize(np.array([[1.,2],[3,4]]),(4,4), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    print x

    [[ 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.  ]]

MATLAB

    x = imresize([1,2;3,4],[4,4],'bilinear')

    ans =

    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

然后我把答案调整回原来的 2x2 大小。

python :

    cv2.resize(x,(2,2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

    ans = 

     [[ 1.375,  2.125],
      [ 2.875,  3.625]]

MATLAB:

    imresize(x,[2,2],'bilinear')

    ans =

      1.5625    2.1875
      2.8125    3.4375

它们显然不一样，数字越大，答案就越不一样。

如有任何解释或资源，我们将不胜感激。

Answer 1

MATLAB 的 imresize有anti-aliasing enabled by default :

>> imresize(x,[2,2],'bilinear')
ans =
    1.5625    2.1875
    2.8125    3.4375
>> imresize(x,[2,2],'bilinear','AntiAliasing',false)
ans =
    1.3750    2.1250
    2.8750    3.6250

这在过去曾让我绊倒，同时试图 reproduce the results of imresize using just interp2 .