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 ...

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 ...

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 ...

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[, in ...

在2年前，我写过SSE图像算法优化系列十八：三次卷积插值的进一步SSE优化 一文，在那里使用了SSE对三次卷积插值进行了SSE优化，原本以为那个速度已经比较极限了，最新遇到一个项目需要更高速的效果，自己又对这个算法进行了下构思，发现原来根本不是那回事，速度极限离天花板还早 ...

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 ...

最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值。也称作零阶插值，就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。 造成的空间偏移误差为像素单位，计算简单，但不够精确。但当图像中的像素灰度级有细微变化时，该方法会在图像中产生人工的痕迹。 http ...

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 ...