双线性插值有个额外的步骤:中心对齐(能够对双向插值的图像精度的提升) 注意:在默认的双线性插值时,始终以左上角像素点进行对齐,这就导致最右边的点始终没有参与插值。可能造成精度损失。 应用中心对齐后的双线性插值的代码实现: import numpy as np import cv2 ''' 实现双线性插值 ''' def bilinear_interpolation...
@param: i i阶(i次多项式) @param: xi 所有插值节点的横坐标集合 @return: 返回Wi(x)函数"""defget_Wi(i = 0, xi =[]):defWi(x): result= 1.0foreachinrange(i): result*= (x -xi[each])returnresultreturnWi"""@brief: 获得牛顿插值函数 @"""defget_Newton_inter(xi = [], fi =[])...
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其中,u,v分别是P点y,x坐标取整后的小数部分。 至此,双线性插值的原理部分讲完了。其实这个原理也不完全是我自己写的,我也是参考了很多网上的别人的播客,待会我会在下面把那些博客贴上来。 下面附上我的双线性插值代码实现:这里写代码片 void Geometry_Transform::Interpolate(Mat src, Mat& mask) { int Rows ...
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线性位置插值法python代码 python线性插值函数 案例一: 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要求得区间 [x0, x1] 内某一点位置 x 在直线上的y值。两点间直线方程,我们有 那么,如何实现它呢? 依据数值分析,我们可以发现存在递归情况 import matplotlib.pyplot as plt...