CvMemStorage、ConvertScale,cvConvert,cvScale、UpdateMotionHistory

方法一&＃xff1a;IplImage*  dst&＃61; cvCreateImage( cvSize((size.width & -2)/2, (size.height & -2)/2), 8, 1 );

分析&＃xff1a;size.width & -2----size.width和-2做‘与’运算

从补码算起&＃xff0c;我们知道计算机内存里面负数是以补码形式存储并参与运算的&＃xff0c;那-2的补码是多少呢&＃xff1f;在vc环境下&＃xff0c;注意到cvsize结构体内成员变量是int型的&＃xff0c;而vc里面int型是占4个字节的所以-2的补码是&＃xff1a;

11111111 11111111 11111111 11111110

那么size.width & -2就是把最后一位width的最后一位置0&＃xff0c;

下面分析为什么要把最后一位置为0

如果源图像的width为奇数&＃xff0c;则通过和-2相与&＃xff0c;最后一位设为0&＃xff0c;相当于图像width减小了1&＃xff0c;然后再除以2&＃xff0c;刚好为源图像分配了一半的width

如果源图像的width为偶数&＃xff0c;则通过和-2相与&＃xff0c;该数值不变&＃xff0c;然后除以2&＃xff0c;也为源图像分配一半的width。

方法二&＃xff1a;按比例缩放float scale &＃61; 0.723; //缩放倍数为0.723倍则定义&＃xff1a;

CvSize dst_size;

dst_size.height &＃61; (int)(pSrc->height*scale);
dst_size.width &＃61; (int)(pSrc->width*scale);

IplImage* dst&＃61; cvCreateImage( dst_size,8, 1 );

方法三&＃xff1a;按具体高宽 

CvSize dst_size;

dst_size.height &＃61; 120;
dst_size.width &＃61; 60;

IplImage* dst&＃61; cvCreateImage( dst_size,8, 1 ); 

然后具体实施缩放

cvResize&＃xff08;src,dst,CV_INTER_LINEAR );

插值方法:
CV_INTER_NN - 最近邻插值,
CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)
CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候&＃xff0c;该方法可以避免波纹出现。当图像放大时&＃xff0c;类似于 CV_INTER_NN 方法..
CV_INTER_CUBIC - 立方插值.