我们经常有对图像缩放的要求，这方面有很多现成的代码和函数，比如matlab中的resize,但是在视频分析中有时候将不同长度的视频统一的缩放到指定长度帧数，本文提供了将视频缩放到指定长度帧的MATLAB 代码。
function out = video2_100( video,aim,length)
%VIDEO2_100 此处显示有关此函数的摘要
%   此处显示详细说明
%参数含义：video:输入视频的路径：如D:test.avi
% aim:输出视频路径：如D:out.avi
%length:缩放到的帧数
 index=0;
n=3;
obj = VideoReader(video);%输入视频位置  
numFrames = obj.NumberOfFrames; % 帧的总数  NumberOfFrames  
step=numFrames/100;
frame=read(obj,1);
[height,width,~]=size(frame);

temp_video=zeros(height,width,3,100);
video=zeros(height,width,3,numFrames-1);
size(temp_video)

 for k = 1 :1: numFrames-1% 读取所有帧  
     index=index+1;
     frame = read(obj,k);%读取第几帧  
     video(:,:,:,k)=frame;
%       frame_name=strcat('5_',num2str(index,'%06d'),'.jpg');
%     frame_path=fullfile('E:\pose-estimation\三中主校\Images',frame_name);
%    % imshow(frame);%显示帧  
%       imwrite(frame,frame_path,'jpg');% 保存帧  
 end 
%  imshow(uint8(video(:,:,:,1)));
%方法一：求每个像素点亮度关于时间的函数

%  for i=1:3
%      for j=1:height
%          j
%          for k=1:width
%              x=(1:numFrames-1);
%              y=video(j,k,i,:);
%              y=reshape(y,1,numFrames-1);
%              y1=polyfit(x,y,n);
%             for o=1:100
%                 
%                 temp_video(j,k,i,o)=y1(1)*((o-1)*step)^3+y1(2)*((o-1)*step)^2+y1(3)*((o-1)*step)^1+y1(4)*((o-1)*step)^0;
%             end
%                              
%          end
%      end
%  end
%  
 
%方法二：最近邻插值
 for i=1:3
     for j=1:height
         
         for k=1:width
          for m=1:length
              temp_video(j,k,i,m)=video(j,k,i,round(m/length*(numFrames-1)));
          end
           
                             
         end
     end
 end
%  imshow(uint8(temp_video(:,:,:,1)));
 fps = 25; %帧率  
 
    if(exist(aim,'file'))  
        delete aim  
    end  
      
    %生成视频的参数设定  
    aviobj=VideoWriter(aim);  %创建一个avi视频文件对象，开始时其为空  
    aviobj.FrameRate=fps;  
      
    open(aviobj);%Open file for writing video data  
 for i=1：size(temp_video,4)
     frame=temp_video(:,:,:,i)
     writeVideo(aviobj,frame);  
 end
 
 close(aviobj);
             
end

function y=resize(a,mul,type)
%****************************************************
%a:输入图像灰度值
%mul:缩放倍数
%type:1表示最邻近法，2表示双极性插值法
%画出缩放后图像并返回其灰度值
%****************************************************
[m,n]=size(a);
m1=m*mul;n1=n*mul;
%****************************************************
if type==1
for i=1:m1
for j=1:n1;
b(i,j)=a(round(i/mul),round(j/mul));
end
end
elseif type==2
for i=1:m1-1
for j=1:n1-1;
u0=i/mul;v0=j/mul;
u=round(u0);v=round(v0);
s=u0-u;t=v0-v;
b(i,j)=(a(u+1,v)-a(u,v))*s+(a(u,v+1)-a(u,v))*t+(a(u+1,v+1)+a(u,v)-a(u,v+1)-a(u+1,v))*s*t+a(u,v);
end
end
end
%*****************************************************
b=uint8(b);
imshow(b);
title('处理后图像');
y=b;

利用双线性插值实现

zoomNum为缩放系数

height和width的命名可能反了，不要在意这些细节…

一开始用subplot输出两幅图片，明明已经得到一个更大的矩阵了但就是死活看不出效果，后来求助于助教才知道subplot会让它们输出大小一致（吐血）…
    I=imread('tissue.png');
    figure(1);
    imshow(I)
    zoomNum=0.5;
    [fWidth fHeight]=size(I);
    fHeight=fHeight/3;
    cWidth=floor(fWidth*zoomNum);
    cHeight=floor(fHeight*zoomNum);
    res=zeros(cWidth,cHeight,3);
    %四个顶点
    res(1,1,:)=I(1,1,:);
    res(1,cHeight,:)=I(1,fHeight,:);
    res(cWidth,1,:)=I(fWidth,1,:);
    res(cWidth,cHeight,:)=I(fWidth,fHeight,:);
    %四条边界
    for dstX=2:cWidth-1
        srcX=dstX/zoomNum;
        i=floor(srcX);u=srcX-i;
        res(dstX,1,:)=u*I(i,1,:)+(1-u)*I(i+1,1,:);
        res(dstX,cHeight,:)=u*I(i,fHeight,:)+(1-u)*I(i+1,fHeight,:);
    end
    for dstY=2:cHeight-1
        srcY=dstY/zoomNum;
        i=floor(srcY);u=srcY-i;
        res(cWidth,dstY,:)=u*I(fWidth,i,:)+(1-u)*I(fWidth,i+1,:);
        res(1,dstY,:)=u*I(1,i,:)+(1-u)*I(1,i+1,:);
    end
    %中间
    for dstX=2:cWidth-1
        for dstY=2:cHeight-1
            srcX=dstX/zoomNum;
            srcY=dstY/zoomNum;
            i=floor(srcX);u=srcX-i;
            j=floor(srcY);v=srcY-j;
            res(dstX,dstY,:)=(1-u)*(1-v)*I(i,j,:)+(1-u)*v*I(i,j+1,:)+u*(1-v)*I(i+1,j,:)+u*v*I(i+1,j+1,:);
        end
    end
    figure(2);
    imshow(uint8(res));

matlab实现图像的缩放
缩放同样是仿射变换的一种特例，它接受水平和垂直两个方向的缩放值。


matlab 实现水平，垂直，水平垂直缩放：
clear all
close all
clc
img = imread('test.jpg'); %读取输入图片的数据
[h,w,d] = size(img); %获取行和列，即原图的高度和宽度
xscale = 3;
yscale = 3;
ht = floor(h./xscale);
wt = floor(w./yscale);
%zoo = zeros(ht,w,d);
for i = 1:ht
    for j = 1:w
       % for k = 1:d
          %zoo(i,j,d) = img(floor(i*xscale),j,d);
       % end
       zooh(i,j) = img(floor(i*xscale),j);
    end
end

for i = 1:h
    for j = 1:wt
       zoow(i,j) = img(i,floor(j*xscale));
    end
end

for i = 1:ht
    for j = 1:wt
       zoohw(i,j) = img(floor(i*xscale),floor(j*xscale));
    end
end

subplot(221),imshow(img);
subplot(222),imshow(zooh);
subplot(223),imshow(zoow);
subplot(224),imshow(zoohw);


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