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　　我主要參考了這里，不過他推導的系數我感覺有問題，用他的公式直接套用放大的圖像會有網格，也許是我理解的有偏差。 　　所以我自己重新推導了這四個系數 　　 　　用這個就沒問題了。他的那些代碼還是很有參考價值的。 　　程序代碼： main.m ...

　　半年前寫過matlab最鄰近插值的圖像縮放，沒怎么考慮邊界問題。更早之前用Opencv寫過雙線性插值圖像放大，不過寫的比較混亂。所以這里用matlab重新再清楚的寫一遍。 原圖 放大后的。 ...

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半年前寫過matlab最鄰近插值的圖像縮放，沒怎么考慮邊界問題。更早之前用Opencv寫過雙線性插值圖像放大，不過寫的比較混亂。所以這里用matlab重新再清楚的寫一遍。 原圖 放大后的。 ...

K最鄰近密度估計技術是一種分類方法，不是聚類方法。 不是最優方法，實踐中比較流行。 通俗但不一定易懂的規則是： 1.計算待分類數據和不同類中每一個數據的距離（歐氏或馬氏）。 2.選出最小的前K數據個距離，這里用到選擇排序法。 3.對比這前K個距離，找出K個數據中包含最多的是那個類的數據 ...

　　有好多算法早就想實現了，可是總有各種原因沒有實現，這個雙線性插值旋轉圖像就是其中之一。 　　之前寫過最鄰近插值旋轉圖像，傳送門。結合着看效果會很好。 原圖 最鄰近插值旋轉 雙線性插值旋轉 后記： 上面的無法通過極限情況，如果旋轉為90度或180度，邊界會有黑像素。修改 ...

有兩個向量，我們想從起始向量平滑的過度到終止向量，那么中間的向量就可以通過插值的方式得到。 這在圖形學中圖形旋轉或者機器人中物體姿態旋轉都可以用到。 有三種方法：Lerp，NLerp和SLerp。 Lerp為線性插值，公式如下： NLerp為線性插值后歸一化，公式 ...