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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 ...

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 ...

　　有好多算法早就想实现了，可是总有各种原因没有实现，这个双线性插值旋转图像就是其中之一。 　　之前写过最邻近插值旋转图像，结合着看效果会很好。 原图 最邻近插值旋转 双线性插值旋转 后记： 上面的无法通过极限情况，如果旋转为90度或180度，边界会有黑像素。修改 ...

　　有好多算法早就想实现了，可是总有各种原因没有实现，这个双线性插值旋转图像就是其中之一。 　　之前写过最邻近插值旋转图像，传送门。结合着看效果会很好。 原图 最邻近插值旋转 双线性插值旋转 后记： 上面的无法通过极限情况，如果旋转为90度或180度，边界会有黑像素。修改 ...

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 ...

K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。 不是最优方法，实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是： 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据 ...