项目场景：

最近在做一个纸页表格电子化处理的项目，需要在c++项目中调用darknet训练的识别模型。调用的方式采用了opencv的dnn模块，调用后，同样需要把phton代码转成c++来实现。

---

问题描述：

在复现代码的过程中，存在这样的问题： 对于图片的resize，python中使用了PIL.Image中的resize((new_w,new_h), Image.BICUBIC)，而Image.BICUBIC的插值方式可以使图像中边缘的变化更明显，对于边缘的检测效果才会达到要求。在尝试用opencv中resize+CV_INTER_CUBIC发现，效果差距很大，无法替代PIL中的方法。

---

原因分析：

具体原因就不分析了，反正就是两个包中用的插值方法是不同的。

---

解决方案：

遇到了这个问题后，高手们肯定是直接去看pillow的源码，然后把源码中的功能实现出来就好了。 但作为一名老菜鸡，扣源码是不可能的(不会扣，也扣不动.....)，于是本着进行最后挣扎的想法，对opencv中其他的插值方法依次进行了尝试， 最后发现CV_INTER_AREA和PIL中Image.BICUBIC的效果是最为接近的， 不用问我为什么，老菜鸡怎么可能知道这个。但是用CV_INTER_AREA替代后，至少可以基本实现这个目标。在此记录一下，希望可以帮助同样有此烦恼的兄弟们~