插值法(最鄰近，雙線性，雙三次） 插值法的第一次都是相同的，計算新圖的坐標點對應原圖中哪個坐標點來填充，計算公式為：srcX = dstX* (srcWidth/dstWidth)srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)srcWidth ...

最近在查找有關圖像縮放之類的算法，因工作中需要用到諸如此類的圖像處理算法就在網上了解了一下相關算法，以及其原理，並用Python實現，且親自驗證過，在次與大家分享。 　　聲明：本文代碼示例針對的是planar格式的YUV數據，且只對Y分量做了縮放，因為平常工作中接觸較多的是YUV格式 ...

在圖像處理中，如果需要對圖像進行縮放，一般可以采取插值法，最常用的就是雙線性插值法。本文首先從數學角度推導了一維線性插值和二維線性插值的計算過程，並總結了規律。隨后將其應用到圖像的雙線性插值上，利用Matlab編程進行圖像的縮放驗證，實驗證明，二維線性插值能夠對圖像做出較好的縮放效果。 數學角度 ...

如果本文對您有幫助，請幫忙點贊、評論、收藏，感謝！ python 為例 一. 函數原型 dst=cv.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 參數含義： src ...

雙線性插值的概念及公式可以參考百度，這里僅對算法原理進行簡單的說明： 雙線性插值計算公式： 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 ...

加載圖像時經常會遇見要縮放圖像的情況，這種時候如何決定縮放后圖像對應像素點的像素值，這時候就需要用到插值算法 1.最鄰近插值算法 首先假設原圖是一個像素大小為W*H的圖片，縮放后的圖片是一個像素大小為w*h的圖片，這時候我們是已知原圖中每個像素點上的像素值（即灰度值等）的（⚠️像素點對應像素值 ...

前面講解了最近鄰插值法縮放圖像以及不足之處，本篇介紹另外一種插值法，介紹雙線性插值法之前先介紹線性插值。 1. 線性插值 　　線性插值是指插值函數為一次多項式的插值方式，其在插值節點上的插值誤差為零。線性插值可以用來近似代替原函數，也可以用來計算得到查表過程中表中沒有的數值。如圖所示 ...

原文：https://blog.csdn.net/nandina179/article/details/85330552 一、最鄰插值算法是最簡單的一種插值算法，當圖片放大時，缺少的像素通過直接使用與之最近原有顏色生成，也就是說照搬旁邊的像素。這樣做結果產生了明顯可見的鋸齒。 在待求象素的四鄰 ...