2. 双线性插值法 双线型内插值算法就是一种比较好的图像缩放算法,它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在像素点的值(灰度值或者RGB值)来共同决定目标图中的一个像素点的值(灰度值或者RGB值),因此缩放效果比简单的最邻近插值要好很多,缩放后图像质量高,不会出现值(灰度值或者RGB值)不连续的情况。
1. 线性插值 x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x x y求 x 的过程与以上过程相同,只是 x 与 y 2. 双线性插值(Bilinear Interpolation) 在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 图中:红色的数据点与待插值得到...
综合以上比较来看,双线性差值的效果应该是最好的,因为双线性插值的速度远快于RBF插值,这可能也跟RBF插值的实现不够“优雅”有关。并且对于相同算法,使用MATLAB的同学计算速度要比Python快一些,而且MATLAB的结果中MSE损失的数值平均比Python小一些,可能MATLAB对于数值计算有更好的优化。 完整代码: https://download.csdn...
双线性插值(Bilinear Interpolation):双线性就是利用与坐标轴平行的两条直线去把小数坐标分解到相邻的四个整数坐标点。权重与距离成反比。 双三次插值(Bicubic Interpolation):与双线性插值类似,只不过用了相邻的16个点。但是需要注意的是,前面两种方法能保证两个方向的坐标权重和为1,但是双三次插值不能保证这点,所...
python实现 在实现时当然 for 循环大法可以解决一切问题,但总归是不太优雅,我们尝试使用 numpy 操作完成双线性插值 假设原始图像image,变换后的小数坐标 X 矩阵x_grid,Y 矩阵y_grid,那么可以使用如下的bilinear_by_meshgrid函数快速双线性插值,已经处理好了边界,可以放心使用。
至此,关于双线性插值的原理就全部讲完了。下面是用Python实现的代码。 先来一个最直观的写法: defbilinear_interpolate(src,dst_size):height_src,width_src,channel_src=src.shape# (h, w, ch)height_dst,width_dst=dst_size# (h, w)""" 中心对齐,投影目标图的横轴和纵轴到原图上 ...
在Python中实现双线性插值，你可以使用NumPy库，这是一个非常高效且广泛使用的科学计算库，特别适合进行...
python实现3维图像线性插值 上传者:weixin_42795611时间:2020-12-23 Python绘图之二维图与三维图详解 各位工程师累了吗? 推荐一篇可以让你技术能力达到出神入化的网站”持久男” 1.二维绘图 a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib...
邻近双线性插值图像缩放的Python实现 最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享。 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白...