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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 ...

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 ...

　　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，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 ...

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 ...

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 ...