在使用opencv做影象處理的時候，最常見的問題是c++版本效能不足，以resize函式為例來說明，將size為[864,1323,3]的函式縮小一半：
mat img0;
gettimeofday(&t4, null);
cv::resize(source, img0, cv::size(cols_out,rows_out));
gettimeofday(&t5, null);
time = 1000*(t5.tv_sec - t4.tv_sec) + (double)(t5.tv_usec - t4.tv_usec)/1000;
printf("frank cv::resize = %lf\n", time);
output:
frank cv::resize = 13.569000(ms) on macmini(2.6 ghz intel core i5)
針對上面這種1/2大小的resize，可以這樣來思考，既然我已經知道輸出mat的長寬是輸入mat的一半，那麼輸出mat的每個畫素值都是從原圖的4個畫素得到的乙個對映，事實上opencv也是用類似的技巧，從原圖的點對映到輸出影象的畫素點，這個對映可以是nearest neiborhood，也可以是雙線性插值、平均、取左上角等等。對於一般自然影象，我們可以直接使用nn對映來獲得輸出影象的點。
使用上面的方法：
double time = 0.0;
gettimeofday(&t1, null);
mat half_img = resizebyhalf(source, &lefttopint4);
int wh = half_img.cols;
int hh = half_img.rows;
printf("half_img = %d, %d\n", hh, wh);
gettimeofday(&t2, null);
time = 1000*(t2.tv_sec - t1.tv_sec) + (double)(t2.tv_usec - t1.tv_usec)/1000;
printf("frank resizebyhalf = %lf\n", time);
output:frank resizebyhalf = 10.539000
如果我們不是resize到1/2等特定的長寬，而且任意尺寸呢？上面的方法就不能直接使用，但是這個思想是可以借鑑的，我們可以進一步將最臨近演算法發揮的更好，對outuput的每個點，先根據長寬比計算其在原圖中最鄰近的畫素點，然後直接根據最鄰近的思想，直接拷貝channel個位元組作為輸出影象：
mat new_img = mat(rows_out, cols_out, cv_8uc3);
resizebynn(source.data, new_img.data, source.rows, source.cols, source.channels(), new_img.rows, new_img.cols);
gettimeofday(&t4, null);
time = 1000*(t4.tv_sec - t3.tv_sec) + (double)(t4.tv_usec - t3.tv_usec)/1000;
printf("frank resizebynn = %lf\n", time);
output: frank resizebynn = 6.738000
原圖：
resizebynn的結果：
resizebyhalf
uchar maxint4(uchar x0, uchar x1, uchar x2, uchar x3)
uchar meanint4(uchar x0, uchar x1, uchar x2, uchar x3)
uchar lefttopint4(uchar x0, uchar x1, uchar x2, uchar x3)
mat resizebyhalf(mat input, uchar (*pfun)(uchar x0, uchar x1, uchar x2, uchar x3))}}
return output;
}
void resizebynn(uchar *input, uchar *output, int height_in, int width_in, int channels, int height_out, int width_out)
}return;
}
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