在理解双线性差值(Bilinear Interpolation)的含义基础上,参考pytorch差值的官方实现注释,自己实现了一遍。 差值就是利用已知点来估计未知点的值。一维上,可以用两点求出斜率,再根据位置关系来求插入点的值。 同理,在二维平面上也可以用类似的办法来估计插入点的值。如图,已知四点 、 、 、 四点的值与坐标值 、 、 、 ,求位于
python implementation of bilinear interpolation ''' def bilinear_interpolation(img,out_dim): src_h, src_w, channel = img.shape dst_h, dst_w = out_dim[1], out_dim[0] if src_h == dst_h and src_w == dst_w: return img.copy() dst_img = np.zeros((dst_h,dst_w,3),dtype=np...
using namespace cv; // bilinear // x方向放大倍数rx // y方向放大倍数ry cv::Mat bilinear(cv::Mat img, double rx, double ry, bool is_align){ // get height and width int width = img.cols; int height = img.rows; int channel = img.channels(); // get resized shape int resized_wi...
Bilinear interpolation is particularly useful when you have a grid of values and need to estimate the value at a non-grid point. It involves calculating the weighted average of the four nearest grid points to approximate the value at an arbitrary point within the grid. ...
双三次插值 (Bicubic interpolation) 双三次插值是用原图像中16(4*4)个点计算新图像中1个点,效果比较好,但是计算代价过大。 双线性插值 (Bilinear Interpolation) 使用一个点进行插值过于粗暴,16个点又过于繁琐,那就使用E点周围4个点的数值来近似求解,这是一种平衡了计算代价和插值效果的折中方案,也是各大...
双线性插值(Bilinear interpolation)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。 假如我们想得到未知函数 在点 的值,假设我们已知函数 f 在 四个点的值。首先在 方向进行线性插值,然后在 方向进行线性插值。这种插值方法并不是线性的,而是两个线性函数的乘积。线性插值的结果...
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。 双三次插值(Bicubic interpolation):双三次插值是用原图像中16(4*4)个点计算新图像中1个点,效果比较好,但是计算代价过大。
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实现双线性插值 #双线性插值python实现; def bilinear_interpolation(img, out_dim): src_h, src_w, channel = img.shape # 原图片的高、宽、通道数 dst_h, dst_w = out_dim[1], out_dim[0] # 输出图片的高…
WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 准备文本数据 text = "Python 数据分析 可视化 学习 工作 高效 实用" # 生成词云 wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color="white").generate(text) # 显示词云 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear...