mx.image.resize_short是MXNet中用于调整图像大小的一个函数。它将图像的短边调整到指定的长度，同时保持图像的宽高比。函数定义如下，

mx.image.resize_short(src, size, interp=2)

• src：输入的图像，可以是NDArray或者numpy.ndarray
• size：新的短边长度。图像的短边会被调整到这个长度，长边会按比例缩放
• interp：插值方法，默认为2（双线性插值）。可以选择的插值方法包括：

        0：最近邻插值
        1：双线性插值
        2：双三次插值
        3：面积插值

这里重点解释一下面积插值的原理：

假设有一个4x4的图像，需要将其缩小到2x2的图像。面积插值会将原始图像划分为多个区域，然后计算每个区域的平均值来生成新的像素。例如：1、将4x4的图像划分为2x2的区域，每个区域包含2x2个像素；2、对每个区域计算其包含像素的平均值；3、用这些平均值来生成新的2x2图像

面积插值的特点：

1. 适用于缩小图像：面积插值在图像缩小时表现出色，因为它能够更好地保留原始图像的细节和信息
2. 计算平均值：面积插值通过计算原始图像中多个像素的平均值来生成新的像素值。这种方法能够避免由于简单采样而丢失信息的问题
3. 平滑效果：由于使用了平均值，面积插值通常会产生更平滑的图像，减少了锯齿效应

面积插值的示例代码如下，

import mxnet as mx
import numpy as npx = np.arange(1, 17)
x = np.reshape(x, (4, 4, 1))
x = mx.nd.array(x)
resized_x = mx.image.resize_short(x, 2, interp=3)print(x)
print(resized_x)
"""
[[[ 1.][ 2.][ 3.][ 4.]][[ 5.][ 6.][ 7.][ 8.]][[ 9.][10.][11.][12.]][[13.][14.][15.][16.]]]
<NDArray 4x4x1 @cpu(0)>[[[ 3.5][ 5.5]][[11.5][13.5]]]
<NDArray 2x2x1 @cpu(0)>
"""

回到mx.image.resize_short，给定入参后，函数会先判断输入数据的w和h的大小，将图像的短边调整到指定的长度，同时保持图像的宽高比，

h, w, _ = src.shape
if h > w:new_h, new_w = size * h // w, size
else:new_h, new_w = size, size * w // h

获得new_h和new_w后，便可进行插值，得到resize后的数据。