OpenCV能否像Intel IPPI那样预计算ResizeFilter以加速resize操作？

针对你提到的重复执行相同参数Resize操作的场景，OpenCV没有直接提供类似Intel IPPI那样显式的ResizeFilter预计算API，但可以通过以下几种方式实现等效的加速效果：

• 利用OpenCV优化后端的隐式缓存
  如果你的OpenCV是编译时启用了Intel IPP/TBB后端（比如官方发布的带IPP优化的版本），cv::resize在多次执行相同输入输出尺寸、相同插值方法的操作时，内部会隐式复用预计算的滤波器参数和采样权重。这种优化是自动的，不需要手动干预，但无法手动保存或复用这些预计算数据到其他进程/会话。

• 手动预计算插值核与采样参数
  对于固定的输入输出尺寸、插值方法（比如双线性、双三次），可以手动预计算每个目标像素对应的源像素位置和插值权重：

  1. 计算x、y方向的缩放因子fx = dst_width / src_width，fy = dst_height / src_height
  2. 对每个目标像素坐标(dx, dy)，计算对应的源像素浮点坐标(sx, sy)，并根据插值规则预计算相邻像素的权重
  3. 将这些位置和权重保存为数组，后续重复Resize时直接用这些预计算数据对源图像进行加权求和计算目标图像
     这种方式完全可控，适合需要长期复用预计算结果的场景。

• 使用cv::remap预计算映射表
  Resize本质上是一种特殊的图像重映射操作，可以用cv::remap实现预计算加速：

  1. 预计算映射矩阵map_x和map_y，其中map_x[dy][dx]和map_y[dy][dx]对应目标像素(dx, dy)在源图像中的坐标
  2. 后续每次执行Resize时，直接调用cv::remap(src, dst, map_x, map_y, INTER_LINEAR)（根据需要替换插值方法）
     这种方式避免了每次Resize时重复计算坐标和插值权重，速度提升明显，且实现简单。示例代码片段：

  // 预计算映射表（仅需执行一次）
  cv::Mat map_x(dst_h, dst_w, CV_32F);
  cv::Mat map_y(dst_h, dst_w, CV_32F);
  float fx = (float)dst_w / src_w;
  float fy = (float)dst_h / src_h;
  for (int y = 0; y < dst_h; y++) {
      for (int x = 0; x < dst_w; x++) {
          map_x.at<float>(y, x) = (x + 0.5f) / fx - 0.5f;
          map_y.at<float>(y, x) = (y + 0.5f) / fy - 0.5f;
      }
  }
  // 重复执行Resize
  cv::remap(src_image, dst_image, map_x, map_y, cv::INTER_LINEAR);
  

需要注意的是，以上方案仅适用于输入输出尺寸固定、插值方法不变的重复Resize场景，若参数发生变化，需要重新预计算相关数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JaveLin