cv2.resize函数结构：

image = cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)

功能：

cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。

cv2.resize函数详解：

src：源图像

dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。

dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。

例如：

img = cv2.imread('02.png')
shape = img.shape
print(shape)             # (467, 892, 3)

img_2 = cv2.resize(img, dsize=(500, 500), dst=None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
print(img_2.shape)       # (500, 500, 3)

这个时候不论fx、fy等于多少，输出图片的大小都是（500，500）

当dsize是（0，0）时或dsize=None，输出图像（image）的大小可以通过如下式子计算：

dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))

例如：

img = cv2.imread('02.png')
shape = img.shape
print(shape)             # (467, 892, 3)

img_2 = cv2.resize(img, dsize=None, dst=None, fx=2, fy=1, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
print(img_2.shape)       # (467, 1784, 3)

fx ：水平轴上的比例因子。即是图像的行的大小乘以2，这里为892*2=1784

fy ：竖直轴上的比例因子。即是图像的列的大小乘以2，这里为467*1=467

print(shape)输出的大小（467，892），其中467表示图像的高，即图像的列，892表示图像的宽，即图像的行。

特别注意：参数dsize和参数fx,、fy不能够同时为0

Interpolation：插值方法

• INTER_LINEAR：双线性插值法（默认）
• INTER_NEAREST：最近邻插值法
• INTER_AREA：像素局部区域进行重采样
• INTER_CUBIC：4×4像素邻域的三次插值
• INTER_LANCZOS4：8×8像素邻域的Lanczos插值