原文:圖像最近鄰插值算法

一. 最近鄰插值法放大圖像: 最近鄰插值法在放大圖像時補充的像素是最近鄰的像素的值。由於方法簡單,所以處理速度很快,但是放大圖像畫質劣化明顯,常常含有鋸齒邊緣。 最近鄰插值法算法原理 二. 最近鄰插值法算法流程: 插值法放大圖像的第一步都是相同的,計算新圖的坐標點像素值對應原圖中哪個坐標點的像素值來填充,計算公式為: srcX dstX srcWidth dstWidth srcY dstY sr ...

2020-03-18 01:33 0 2623 推薦指數:

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圖像縮放算法及速度優化——(一)最近鄰插值

第0節 簡介   圖像縮放算法是數字圖像處理算法中經常遇到的問題。我們經常會將某種尺寸的圖像轉換為其他尺寸的圖像,如放大或者縮小圖像。OpenCV中的Resize() 函數非常方便而且效率非常高。下面是OPENCV提供的cvResize函數原型。   相信使用過Opencv ...

Fri Mar 02 09:05:00 CST 2012 3 12474
圖像超分(插值方法)最近鄰、雙線性、雙三次插值算法

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 ...

Wed Mar 20 23:27:00 CST 2019 0 5682
最近鄰插值

最近鄰插值原理: 使用最近鄰插值:  源圖片(simg)=目標圖片(dimg)*縮放系數(k),  縮放系數k = 源圖片尺寸/目標圖片由上,對圖片分x、y軸 :sx = dx*k sy = dy *k 思路:初始化目標size的圖片,然后根據位置計算目標圖片對應於原圖片的位置索引,索引 ...

Tue Dec 18 18:01:00 CST 2018 0 1847
圖像放縮中最近鄰插值和雙線性插值的基本原理

圖像的縮放很好理解,就是圖像的放大和縮小。傳統的繪畫工具中,有一種叫做“放大尺”的繪畫工具,畫家常用它來放大圖畫。當然,在計算機上,我們不 再需要用放大尺去放大或縮小圖像了,把這個工作交給程序來完成就可以了。下面就來講講計算機怎么來放大縮小圖象;在本文中,我們所說的圖像都是指點陣圖, 也就是用一個 ...

Thu Oct 08 04:07:00 CST 2015 0 2955
KNN(最近鄰算法

KNN是最簡單的機器學習算法之一。 在模式識別中,K-近鄰算法(或近鄰的簡稱)是一種用於分類和回歸的非參數方法。[ 1 ]在這兩種情況下,輸入包含k個最近的訓練樣本在特征空間中。輸出取決於近鄰是用於分類或回歸: l 在kNN分類中,輸出的是一個分類的關系。一個對象是由其鄰居投票進行分類 ...

Mon May 18 22:37:00 CST 2015 0 12964
K最近鄰算法

K最近鄰算法原理:在數據集里,新數據點離誰最近,就和誰屬於同一類 K最近鄰算法的用法:可以用於分類與回歸 K最近鄰算法在分類任務中的應用: #導入數據集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #導入畫圖工具 import ...

Tue May 14 00:33:00 CST 2019 0 553
K最近鄰算法

一、原理 K最近鄰算法(K-Nearest Neighbor, KNN)是最基本的分類算法,其基本原理是:從最近的K個鄰居(樣本)中,選擇出現次數最多的類別作為判定類別。K最近鄰算法可以理解為是一個分類算法,常用於標簽的預測,如性別。 實現KNN算法核心的一般思路: 相似度 ...

Fri Sep 27 17:19:00 CST 2019 0 594
最近鄰算法(KNN)

最近鄰算法: 1.什么是最近鄰是什么?   kNN算法全程是k-最近鄰算法(k-Nearest Neighbor)   kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數數以一個類型別,則該樣本也屬於這個類別,並具有該類別上樣本的特征。該方法在確定分類決策上,只依據 ...

Wed Nov 28 03:54:00 CST 2018 0 5777
 
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