src_y1 = min(src_y0 + 1, src_h - 1) # 防止坐标越界 # 计算插值,通过双线性公式计算 temp0 = (src_x1 - src_x) * img[src_y0, src_x0, i] + (src_x - src_x0) * img[src_y0, src_x1, i] temp1 = (src_x1 - src_x) * img[src_y1, src_x0, i] + (src_x - src_...
p1 = ax.scatter(datingDataMat[id_x1,0],datingDataMat[id_x1,1],datingDataMat[id_x1,2],marker='o',c='r',s=10) p2 = ax.scatter(datingDataMat[id_x2,0],datingDataMat[id_x2,1],datingDataMat[id_x2,2],marker='o',c='g',s=20) p3 = ax.scatter(datingDataMat[id_x3,0],da...
在Python中,我们可以使用scipy库中的ndimage模块来实现最邻近插值法。 最邻近插值法的基本思想是在待插值点周围找到最近的已知数据点,然后将该数据点的值赋给待插值点。这种方法计算简单,速度快,但可能会产生锯齿状的插值结果,特别是在处理图像等连续数据时。 下面是一个使用Python和scipy库实现最邻近插值法的示例...
一般来说,如下一维插值方法得到的插值函数一定光滑的是A.最邻近插值B.拉格朗日插值C.分段线性插值D.三次样条插值
百度试题 题目二维插值方法中具有连续性的最简单的插值是 A.双三次插值B.三次样条插值C.最邻近插值D.双线性插值相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
百度试题 题目常用的一维插值算法有: A.三次样条插值B.分段线性插值C.最邻近插值D.牛顿插值相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏
百度试题 题目空间插值方法可以分为整体插值和()两类。 A.边界内插法B.局部插值C.最邻近点法D.克里金插值相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
A.零阶插值B.双线性插值C.最邻近插值D.灰度插值相关知识点: 试题来源: 解析 D【单选题】对于一个理想的标准3级流水线,忽略寄存器延迟时间,第一、二、三个段的延时为下面哪个选项时,指令的吞吐量最大( )。反馈 收藏
C、气调防霉 D、化学药剂防霉 单项选择题 小说()不仅解构了父权制的种种神话,又重塑了女性与父母及同性姐妹之间的关系,与女性的自恋、幽闭等共同构成了一个女性“私人化”的世界。 A.《一个人的战争》 B.《私人生活》 C.《长恨歌》 D.《一个少女的烦恼》 ...
下列哪种插值算法可得到最好的图像效果()A.两次立方B.邻近C.两次线性点击查看答案 你可能感兴趣的试题 第1题:混凝土(砂浆)试块试验报告记录汇总表(渝建竣-178)适用于混凝土(砂浆)试块的见证取样.制作.试验的记录汇总记录,其目的是()A.加强对试件见证取样.制作.养护.送样的管理B.是用于混凝土(砂浆)的强度评定...