插值法(最邻近,双线性,双三次) 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 ...
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分别表示宽和高的放缩比。 那么问题来了,通过这个公式算出来的srcX,scrY有可能是小数,但是坐标点是不存在小数的,都是整数 ...
2018-11-21 10:19 0 5739 推荐指数:
插值法(最邻近,双线性,双三次) 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 ...
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 ...
在图像处理中,如果需要对图像进行缩放,一般可以采取插值法,最常用的就是双线性插值法。本文首先从数学角度推导了一维线性插值和二维线性插值的计算过程,并总结了规律。随后将其应用到图像的双线性插值上,利用Matlab编程进行图像的缩放验证,实验证明,二维线性插值能够对图像做出较好的缩放效果。 数学角度 ...
如果本文对您有帮助,请帮忙点赞、评论、收藏,感谢! python 为例 一. 函数原型 dst=cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数含义: src ...
双线性插值的概念及公式可以参考百度,这里仅对算法原理进行简单的说明: 双线性插值计算公式: f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j)+u(1-v)f(i+1,j)+(1-u)vf(i,j+1)+ uvf(i+1,j+1 ...
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 ...
前面讲解了最近邻插值法缩放图像以及不足之处,本篇介绍另外一种插值法,介绍双线性插值法之前先介绍线性插值。 1. 线性插值 线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式,其在插值节点上的插值误差为零。线性插值可以用来近似代替原函数,也可以用来计算得到查表过程中表中没有的数值。如图所示 ...
原文:https://blog.csdn.net/nandina179/article/details/85330552 一、最邻插值算法是最简单的一种插值算法,当图片放大时,缺少的像素通过直接使用与之最近原有颜色生成,也就是说照搬旁边的像素。这样做结果产生了明显可见的锯齿。 在待求象素的四邻 ...