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/dstWidth和srcHeight/dstHeight ...

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 ...

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 ...

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[, in ...

在2年前，我寫過SSE圖像算法優化系列十八：三次卷積插值的進一步SSE優化 一文，在那里使用了SSE對三次卷積插值進行了SSE優化，原本以為那個速度已經比較極限了，最新遇到一個項目需要更高速的效果，自己又對這個算法進行了下構思，發現原來根本不是那回事，速度極限離天花板還早 ...

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 ...

最近鄰插值法nearest_neighbor是最簡單的灰度值插值。也稱作零階插值，就是令變換后像素的灰度值等於距它最近的輸入像素的灰度值。 造成的空間偏移誤差為像素單位，計算簡單，但不夠精確。但當圖像中的像素灰度級有細微變化時，該方法會在圖像中產生人工的痕跡。 http ...

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 ...