OpenCV中的Resize和Reshape都是改变一个矩阵的形状，那它们有哪些不同点呢？

1. Mat::reshape( ) 

只是在逻辑上改变矩阵的行列数或者通道数，没有任何的数据的复制，也不会增减任何数据，因此这是一个O(1)的操作，它要求矩阵是连续的。

C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0 const)

cn：目标通道数，如果是0则保持和原通道数一致；

rows：目标行数，同上是0则保持不变；

改变后的矩阵要满足 rows*cols*channels  跟原数组相等，所以如果原来矩阵是单通道3*3的，调用Reshape(0,2)是会报错的，因为3*3*1不能被2*1整除。

应用：在提取特征时，往往需要把特征矩阵变成一个行向量

return feature.reshape(0,1).clone();

2. Mat::Resize( )

是改变矩阵的行数，会引起矩阵的重新分配。

C++: void Mat::resize(size_t sz)

C++: void Mat::resize(size_t sz, const Scalar& s)

sz：目标行数

s ：如果sz大于原来函数，可以选择填充值

3.cv::resize( )

这个是通过插值的方式来改变图像的尺寸，貌似不支持int型的元素，uchar，float和double都可以。

C++: void resize( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )

dst的尺寸是由dsize，fx和fy决定的，与dst本身的type和size都没有关系。

当size不为0时，可以直接确定dst的大小，这时的fx和fy可以设为0；

当size为0时，fx代表宽度（列）的缩放系数，fy代表高度（行）的缩放系数，这时dsize可以写成Size()，它将默认设置为

     dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows))；

举例说明一下：

#include <opencv2\opencv.hpp>

using namespace cv;
void main()
{
	cv::Mat M = (cv::Mat_<uchar>(3,3) << 1,2,3,4,5,6,7,8,9); 
	std::cout<<"原矩阵：\n"<<M<<std::endl;
	std::cout<<"mat::reshape:\n"<<M.reshape(0,1)<<std::endl;

	M.resize(2);
	std::cout<<"mat::resize:\n"<<M<<std::endl;

	cv::resize( M,M, Size(2,4) );
	std::cout<<"cv::resize:\n"<<M<<std::endl;
}