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双线性二次

线性的概念简单粗暴,就是两个点A,B,要在AB中间插入一个点C(点C坐标在AB连线上),就直接让C落在AB的的连线上就可以了。...如A点坐标(0,0),为3,B点坐标(0,2),为5,那要对坐标为(0,1)的点C进行,就让C落在AB线上,为4就可以了。 但是如果C不在AB的线上肿么办捏,所以就有了双线性。...双线性,顾名思义就是两个方向的线性加起来(这解释同样简单粗暴)。所以只要了解什么是线性,分别在x轴和y轴都做一遍,就是双线性值了。...根据水平方向上的双线性二次,由f(i,j)和f(i+1,j)求取f(x,j),由 f(i,j+1)和f(i+1,j+1)求f(x,j+1),然后再根据这两点的二次求f(x,y)。 ?...无论是先进行 y 方向的,然后进行 x 方向的,还是先进行 x 方向的,然后进行 y 方向的,所得到的结果是一样的。

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matlab 出错,MATLAB问题

若F(x)为多项式,称为多项式(或代数) ;常用的代数方法有:拉格朗日,牛顿。...Matlab采用的多项式都是分段法。从图形还可以看出,对解析函数,精度高;对有奇点的函数,精度低。多项式对靠近区间中点的部分插精度高,远离中点部分精度低。...Method:(1)nearest 最邻近,(2)linear 双线性,(3)cubic双三次,默认为双线性。...,Yi,Zi); %%——————————- figure(4) t=0:100:1600; [c,h]= contourf(Xi,Yi,Zi,t); %等高线 clabel(c, h) colormap...h]=contourf(x1,y1,z1); clabel(c,h) 三、 三元函数 函数:interp3 格式:v = interp3(x0, y0, z0, v0 , x, y, z ,’method

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图像

import matplotlib.pylab as plt import matplotlib.image as mpimg im=mpimg.imread('C:/Users/xpp/Desktop...) for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods): ax.imshow(im,interpolation=interp_method)#图像...ax.set_title(str(interp_method), size=20) plt.tight_layout() plt.show() 算法:图像是在基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程...图像常见的算法可以分为两类:自适应和非自适应,如最近邻,双线性,双平方,双立方以及其他高阶方法等,应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理...plt.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation) X表示图像数据 cmap表示将标量数据映射到色彩图 aspect表示控制轴的纵横比 interpolation表示方法

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numpy

一、接口 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 其中,第一个参数是输入数组; 第二个参数是需要pad的,参数输入方式为:((before_1, after_1),..., after_N)),其中(before_1, after_1)表示第1轴两边缘分别填充before_1个和after_1个数值; 第三个参数是pad模式 ‘constant’——表示连续填充相同的,...每个轴可以分别指定填充值,constant_values=(x, y)时前面用x填充,后面用y填充,缺省填充0 ‘edge’——表示用边缘填充 ‘linear_ramp’——表示用边缘递减的方式填充...‘maximum’——表示最大填充 ‘mean’——表示均值填充 ‘median’——表示中位数填充 ‘minimum’——表示最小填充 ‘reflect’——表示对称填充 ‘symmetric...’——表示对称填充 ‘wrap’——表示用原数组后面的填充前面,前面的填充后面 参考:https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663

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最近邻、双线性、双三次

双线型内插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的像素来共同决定目标图中的一个像素,因此缩放效果比简单的最邻近要好很多。...2.双线性 根据于待求点P最近4个点的像素,计算出P点的像素。...2)一般性 如上图,已知Q12,Q22,Q11,Q21,但是要的点为P点,这就要用双线性值了,首先在x轴方向上,对R1和R2两个点进行,这个很简单,然后根据R1和R2对P点进行,这就是所谓的双线性...首先在 x 方向进行线性,得到: 然后在 y 方向进行线性,得到: 也即点P处像素: 3.双三次 假设源图像A大小为m*n,缩放K倍后的目标图像B的大小为M*N,即K=M/m。...因此,a0X的横坐标权重分别为W(1+u),W(u),W(1-u),W(2-u);ay0的纵坐标权重分别为W(1+v),W(v),W(1-v),W(2-v);B(X,Y)像素为: 对待的像素点(

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查找

概要 1.查找算法类似于二分查找,不同的是查找每次从自适应mid处开始查。 2.将这般查找中的求mid索引的公式,low表示左边索引,high表示右边索引。...key就是我们前面说的findval 3.int midIndex = low + (high - low) * (key -arr[low]) / (arr[high] - arr[low]); //索引...1-100的数组 已有数组arr=[1,2,3....,100]; 假如我们需要查找的为1 使用二分查找的话,我们需要多次递归,才能1 使用查找算法 int mid = left + (right...对于数据量较大,关键字分部比较均匀的查找表来说,采用查找,速度较快。 关键子分布不均匀的情况下,该方法不一定比折半查找要好。...代码 public class InsertValueSearch { /// /// 查找算法(需要数组是有序的)

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【图像处理】详解 最近邻、线性、双线性、双三次「建议收藏」

—— 一阶法 2.3 双线性 (Bilinear Interpolation) —— 一阶法 2.4 双三次 (Bicubic Interpolation) 三、比较与总结 四、延伸...上例即为一个简易的一维表示,f(x’) 就是一个结果。...---- 2.3 双线性 (Bilinear Interpolation) —— 一阶法 由一维的线性很容易拓展到二维图像的双线性,每次需要要经过三次一阶线性才能获得最终结果...: ---- 2.4 双三次 (Bicubic Interpolation) 又称 立方卷积 / 双立方,在数值分析中,双三次是二维空间中最常用的方法。...一方面,传统方法多为 线性 方法,如最近邻、双线性、双三次等。

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1.1、文本

1.1、文本 最基本的数据绑定形式是文本,它使用的是“Mustache”语法 (即双大括号): Message: {{ msg }} 双大括号标签会被替换为相应组件实例中...span 的内容将会被替换为 rawHtml 属性的为纯 HTML——数据绑定将会被忽略。注意,你不能使用 v-html 来拼接组合模板,因为 Vue 不是一个基于字符串的模板引擎。...在 Vue 模板内,JavaScript 表达式可以被使用在如下场景上: 在文本中 (双大括号) 在任何 Vue 指令 (以 v- 开头的特殊属性) 属性的中 1.4.1、仅支持表达式 每个绑定仅支持单一表达式...请只对可信内容使用 HTML ,绝不要将用户提供的内容作为 在单文件组件,scoped 样式将不会作用于 v-html 里的内容,因为 HTML 内容不会被 Vue 的模板编译器解析。...参考: 数据绑定语法 - v-memo 1.5.18、v-memo 期望的绑定类型:any[] 详细信息 缓存一个模板的子树。在元素和组件上都可以使用。

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