在OpenCV中，resize函数用于对图像进行尺寸调整（放大或缩小），这个过程中通常需要用到插值方法来计算新尺寸下图像像素的值。插值方法对于放缩的质量有着直接影响。
void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int interpolation = INTER_LINEAR);
src：输入图像。
dst：输出图像。尺寸由dsize指定，或者通过fx和fy与源图像的相对关系确定。
dsize：输出图像的尺寸。如果为零，则通过fx和fy计算得出。
fx和fy：沿x轴和y轴的比例因子。如果dsize非零，则这两个参数被忽略。
interpolation：插值方法。OpenCV提供了多种插值方法，常用的包括INTER_LINEAR、INTER_NEAREST、INTER_AREA等。
插值方法
INTER_NEAREST：最近邻插值，速度最快，但质量最低，适用于图像缩小。
INTER_LINEAR：双线性插值，速度和质量之间的折中选择，适用于图像放大和缩小，是默认方法。
INTER_AREA：区域插值，适用于图像缩小，优于INTER_NEAREST，在缩小图像时推荐使用。
INTER_CUBIC：三次插值，质量比INTER_LINEAR更好，但速度更慢，适用于图像放大。
INTER_LANCZOS4：Lanczos插值，使用4x4邻域，提供高质量的结果，适用于图像放大和缩小，但速度最慢。
注：在实际应用中，应该根据具体需求选择合适的插值方法。例如，对于图像缩小，INTER_AREA提供了较好的结果；而对于图像放大，INTER_CUBIC或INTER_LANCZOS4可能更适合。
例子
void QuickDemo::resize_demo(Mat &image) {
Mat zoomin, zoomout;
int h = image.rows;
int w = image.cols;
resize(image, zoomin, Size(w / 2, h / 2), 0, 0, INTER_LINEAR);//图像放缩与插值
imshow("zoomin", zoomin);
resize(image, zoomout, Size(w*1.5, h *1.5), 0, 0, INTER_LINEAR);//图像放缩与插值
imshow("zoomout", zoomout);
}
