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 、 ...
Bilinear Interpolation Formula The core of the function implements the bilinear interpolation formula, which calculates the weighted average of the four surrounding points based on their distances from the target coordinates(a, b). Y=(x11*(a2-a)*(b2-b)+x21*(a-a1)*(b2-b)+x12*(a2-a)*(b...
cv2.imshow('original picture',img) dst = bilinear_interpolation(img,(700,700)) #放大 #dst = bilinear_interpolation(img,(200,200)) #缩小 cv2.imshow('bilinear interp',dst) cv2.waitKey() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. ...
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...
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…
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。
Method/Function:bilinear_interpolation 导入包:bilinearinter 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 defuser_theft_score(self):"""use interpolation to calculate user's score based on their lat/long"""# Need 7 to make sure to include the 4 points that make ...
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...
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...