# cv.warpAffine(img, M, dsize) img是待变换的矩阵, M是变换矩阵, dsize是输出矩阵的大小(因为原图像的大小可能放不下平移后的图像) img2 = cv.warpAffine(img, M, dsize=(600, 600)) show(img2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3. 错切变换 水平错切 水平错切变换的示意图 # 水平错
双线性插值法的根本算法是通过对目标像素在原图像中相邻的四个像素点进行两次线性插值,先在水平方向插值得到两个中间值,再在垂直方向插值得到最终像素值。 1. **坐标映射**:根据缩放比例,将目标图像像素位置映射到原图像中的浮点坐标(可能非整数)。2. **确定邻域**:找到原图像中与该浮点坐标最近的四个像素点(...
说明双线性插值法进行图像放大的基本算法; 相关知识点: 试题来源: 解析 双线性插值法的基本算法步骤:1.根据缩放比例计算目标图像对应原图的浮点坐标;2.取浮点坐标周围四个邻近像素点;3分别在水平、垂直方向进行线性插值,加权平均得到目标像素值。 1. **坐标映射**:将目标图像像素位置(x', y')映射回原图,获得...
线性插值基本上是对两点之间的一个点进行近似根据两点之间的距离来缩放这个点。 然后我们在点A和点B上使用线性插值得到所需的像素值(0.75,0.25)。 既然我们已经理解了这些值是如何得到的,那么让我们把它放到一个2x2图像的环境中,这个图像已经进行了最近的近邻插值。 考虑将2x2图像投影到4x4图像上,但只有角落像素保...
但直接在【图像大小】进行插值放大,效果并不理想。可选择【取消】退出。 图20-15: 图像大小及重新采样示意 2.转换为智能对象。选择【图层】--【智能对象】--【转换为智能对象】(如图20-16所示),将【背景】图层转换为智能对象图层。 图20-16: 转换为智能对象示意 3.130%插值放大。再【图像】--【图像大小】,...
像素面积与图像分辨率存在非常紧密的联系,也更能反映图像的信息。做个比喻:假设H \times W图像的像素面积为1,通过最近邻插值放大的图像的像素面积仍然为1,尽管它的面积变大,但其信息增加仍为0。大概是这么个意思吧。 local ensemble 虽然看上去比较简单,但可能这也就是MetaSR效果不如LIIF的关键所在:训练尺度外存在...
[导读]在图像处理领域,双线性插值(Bilinear Interpolation)是一种广泛应用的图像缩放算法,它通过计算源图像中四个最近邻像素的加权平均值来生成目标图像中的像素值。相比于最近邻插值,双线性插值能够生成更加平滑、质量更高的缩放图像。FPGA(现场可编程门阵列)以其并行处理能力和灵活性,成为实现双线性插值算法的理想平台...
双线性插值计算公式: 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) 这个公式表明了如何利用矩阵中的四个像素值计算新的像素值,这些新的像素值就组成了放大后的图像。 下图是如何将3x3的图像放大为4x4的图像: ...
2.常用的插值算法 插值算法有很多种,这里列出关联比较密切的三种: 最近邻法(Nearest Interpolation):计算速度最快,但是效果最差。 双线性插值(Bilinear Interpolation):双线性插值是用原图像中4(2*2)个点计算新图像中1个点,效果略逊于双三次插值,速度比双三次插值快,属于一种平衡美,在很多框架中属于默认算法。
“重定图像像素”后面的选项即是不同的插值算法选项 下面我们用一个实例来说明。 下图分别是跳跳虎原图（注意这里我们选用了一张像素图），以及采用不同插值算法放大到原图200%的效果。 “邻近”的计算方法速度快但不精确，适用于需要保留硬边缘的图像，如像素图的缩放。大家可以看到像素图的特征保持得很好...