这种方法的优点是速度快，在放大倍数不大的时候，与其他几种算法效果差别不大

1. 用 P （i，j）表示目标图像的像素点（RGB），P（x，y）表示源图像的像素点（RGB）

2. 求解水平和垂直缩放因子

double horFactor = srcWidth / dstWidth;double verFactor = srcHeight / dstHeight;

3.计算 P（i，j）在源图中的映射 P（x0，y0）

double x0 = i * verFactor;double y0 = j * horFactor;

 4. 计算离P（x0，y0）最近的像素点 P（x，y）

int x = round(x0);int y = round(y0);

 5. 得出目标图像 P（i，j）的像素值

P_dst(i,j).R = P_src(x,y).R;P_dst(i,j).G = P_src(x,y).G;P_dst(i,j).B = P_src(x,y).B;

 6. Source Code

uint8_t *Scaling(uint8_t *src, int srcWidth, int srcHeight, int dstWidth, int dstHeight){	uint8_t *buf = new uint8_t[dstWidth * dstHeight * 3];	double horFactor = double(srcWidth) / dstWidth;  //水平缩放因子	double verFactor = double(srcHeight) / dstHeight; //垂直缩放因子	int x0, y0;	for (int i = 0; i < dstHeight; i++)	{		x0 = int(i * verFactor);		for (int j = 0; j < dstWidth; j++)		{			y0 = int(j * horFactor);			int srcOffset = (x0 * srcWidth + y0) * 3; // RGB 			int dstOffset = (i * dstWidth + j) * 3;   //RGB			buf[dstOffset + 0] = src[srcOffset + 0]; // B			buf[dstOffset + 1] = src[srcOffset + 1]; // G			buf[dstOffset + 2] = src[srcOffset + 2]; // R		}	}	return buf;}

 测试代码：

int main(int argc, char *argv[]){	JpegDecoder decoder("02.jpg");	auto &img = decoder.Decoder();	uint8_t *scale = Scaling(img.Data, img.Width, img.Height, img.Width / 2, img.Height / 2);	cv::Mat src, dst;	src.create(img.Height, img.Width, CV_8UC3);	dst.create(img.Height / 2, img.Width / 2, CV_8UC3);	src.data = img.Data;	dst.data = scale;	cv::imshow("src", src);	cv::imshow("dst", dst);	cv::waitKey();	return 0;}

JpegDecoder： 

运行示例：