cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst
interpolation 选项
所用的插值方法
INTER_NEAREST
最近邻插值
INTER_LINEAR
双线性插值（默认设置）
INTER_AREA
使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC
4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4
8x8像素邻域的Lanczos插值
在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。
会在一定程度上损失 空间对称性（Alignment），在 RoI Pooling 中使用。
在两个方向分别进行一次线性插值。
在图像处理的时候，我们先根据
来计算目标像素在源图像中的位置，这里计算的srcX和srcY一般都是浮点数，比如 <code>f（1.2, 3.4）</code>这个像素点是虚拟存在的，先找到与它临近的四个实际存在的像素点
写成 <code>f(i+u,j+v)</code> 的形式，则 <code>u=0.2,v=0.4, i=1, j=3</code> 。
保证了 空间对称性（Alignment），在 RoI Align 中使用。
在x，y方向分别对相邻的八个点进行插值，也就是计算加权和，所以它是一个8x8的描述子。
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原图像：
最近邻插值：
双线性插值（默认设置）：
使用像素区域关系进行重采样：
4x4像素邻域的双三次插值：
8x8像素邻域的Lanczos插值：
from: https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78822026