加载图像时经常会遇见要缩放图像的情况,这种时候如何决定缩放后图像对应像素点的像素值,这时候就需要用到插值算法 1.最邻近插值算法 首先假设原图是一个像素大小为W*H的图片,缩放后的图片是一个像素大小为w*h的图片,这时候我们是已知原图中每个像素点上的像素值(即灰度值等)的(⚠️像素点对应像素值 ...
最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享。 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的 x ,所以针对UV分量没有做缩放操作。 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像 ...
2017-03-18 15:51 0 3876 推荐指数:
加载图像时经常会遇见要缩放图像的情况,这种时候如何决定缩放后图像对应像素点的像素值,这时候就需要用到插值算法 1.最邻近插值算法 首先假设原图是一个像素大小为W*H的图片,缩放后的图片是一个像素大小为w*h的图片,这时候我们是已知原图中每个像素点上的像素值(即灰度值等)的(⚠️像素点对应像素值 ...
双线性插值作为OpenCV中默认使用的图像缩放算法,其效果和速度都是不错的。并且效果也比较稳定,计算复杂度并不算太高。我看了很多网上的算法,自己也没看太懂,下面是从网上找的双线性插值 算法的讲解。 “图像的双线性插值放大算法中,目标图像中新创造的象素值,是由源图像位置在它附近 ...
在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。如果选择一个坐标系统使得 的四个已知点坐标分别为 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和 (1, 1),那么插值公式就可以化简为: 用矩阵运算来表示的话就是: 图像 ...
在对图像进行空间变换的过程中,典型的情况是在对图像进行放大处理的时候,图像会出现失真的现象。这是由于在变换之后的图像中,存在着一些变换之前的图像中没有的像素位置。为了说明这个问题,不妨假设有一副大小为64x64的灰度图像A,现在将图像放大到256x256,不妨令其为图像B,如图 ...
插值法的第一次都是相同的,计算新图的坐标点对应原图中哪个坐标点来填充,计算公式为: srcX = dstX* (srcWidth/dstWidth) srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) srcWidth/dstWidth和srcHeight/dstHeight ...
码字不易,如果此文对你有所帮助,请帮忙点赞,感谢! 一. 双线性插值法原理: ① 何为线性插值? 插值就是在两个数之间插入一个数,线性插值原理图如下: 在位置 x 进行线性插值,插入的值为f(x ...
来源:http://m.blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/50810057 在对图像进行空间变换的过程中,典型的情况是在对图像进行放大处理的时候,图像会出现失真的现象。这是由于在变换之后的图像中,存在着一些变换之前的图像中没有的像素位置 ...