=1,也就是我们在插值的时候所利用的像素集中在图像的右下方,而不是均匀分布整个图像。现在考虑中心点对齐,srcX=(4+0.5)*3/9-0.5=1,刚好满足我们的要求.
'zero'(零值), 'slinear'(滑动线性), 'quadratic'(2次插值), 'cubic'(3次插值), 'spline'(样条函数), 'barycentric'(重心), 'polynomial'(分段多项式), 'from_derivatives'(衍生), 'krogh'(克罗格), 'piecewise_polynomial'(分段多项式),'pchip'(分段三次Hermite多项式插值), 'akima'(akima光滑插值), ...
使用线性迭代,我们可以在它们之间添加一个点,该点可以显示为蓝色。 这是一个非常简单的问题,如果我们拥有更多已知的数据点,并且想要特定频率的插值点又该怎么办呢? 这可以使用numpy包中的两个函数在Python中非常简单地实现: #Let's create ten x and y values that follow a sine curveimportnumpyasnpimportmatpl...
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...
一、解线性方程组 二、解非线性方程 1、二分法 2、牛顿法 三、函数插值 四、最小二乘法 五、数值积分 前言 NumPy 和 SciPy 是 Python 进行科学计算和数据分析非常重要的两个基础包,它们各有侧重。 NumPy: 提供高性能的多维数组对象 ndarray 和丰富的数组操作方法;包含基础数学、统...
插值法(最邻近,双线性,双三次),图像放缩 python实现 插值法的第一次都是相同的,计算新图的坐标点对应原图中哪个坐标点来填充,计算公式为: srcX = dstX* (srcWidth/dstWidth) srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) srcWidth/dstWidth和srcHeight/dstHeight分别表示宽和高的放缩比。
```python def interpolate_coordinates(points): # 假设points是一个列表,每个元素是一个包含经度和纬度的元组 (lon, lat) # 例如: points = [(100.0, 10.0), (101.0, 11.0)] # 线性插值公式:P = P1 + (P2 - P1) * r # 其中P1, P2是已知点,P是插值点,r是插值比例(0到1之间) # 请注意,由于...
1.二分法(对分法或分半法) 1importmath2importnumpy as np3importmatplotlib.pyplot as plt45a=0.36b=0.47h=b-a8p=1e-49x = np.arange(-0.3, 0.4, 0.0001)#可以自动生成x轴坐标,最小间隔为0.000110y=x**4-3*x+111plt.style.use('ggplot')#使用‘ggplot风格美化图表’12plt.xlabel(u"x")13plt.tit...
在实际操作中,选用最近邻插值方法和双线性插值方法的时候,不需要这么多源码实现,只需要在resize()的时候调用opencv-cv2的方法就可以实现方法。如resize(img,(700,700),cv2.INTER_NEAREST)为最近邻插值法,resize(img,(700,700),cv2.INTER_LINEAR)为双线性插值法。在实际过程中,需要高分辨率则用双线性插值法,但是...