https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/80918147 图片缩放的两种常见算法： 最近邻域内插法(Nearest Neighbor...interpolation) 双向性内插法(bilinear interpolation) 本文主要讲述最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation算法的原理以及python...实现 ---- 基本原理 最简单的图像缩放算法就是最近邻插值。...顾名思义，就是将目标图像各点的像素值设为源图像中与其最近的点。算法优点在与简单、速度快。 如下图所示，一个4*4的图片缩放为8*8的图片。...步骤： 生成一张空白的8*8的图片，然后在缩放位置填充原始图片值(可以这么理解) 在图片的未填充区域(黑色部分)，填充为原有图片最近的位置的像素值。 ?
文章期号：20190724 数据挖掘科普，k近邻算法 1，K近邻通俗一点说： 你周围的大多数人的选择，影响着或主导着你的选择；你周围的大多数人的色彩，渲染着和体现着你的色彩；你周围的大多数人的品行，反映着和彰显着你的品行...2，核心的问题 那么核心问题来了， 一是，怎么定义近邻？有人定义为物理距离：“远亲不如近邻”；有人定义为精神上的距离：“海内存知己天涯若比邻”； 二是，选择几个近邻？...最方便最准确的代表自己呢，最简单粗暴的是就选一个近邻，即是K=1的预判算法，其实选多选少都对预判的准确率有影响，可以说这是一个需要权衡择中的技术活。...3，扬长避短 其实K近邻算法的预判，也有致命的缺点。 一是样本类别间数量的不均衡，比如，你有十个近邻，有3个是好人，7个是坏人，其中2个好人离你最近。...0,errGraph,3),labels=c("","加权K-近邻法","K-近邻法",""),tcl=0.25)axis(side=2,tcl=0.25) 至此，我们简单的掌握了K近邻的基础理论和简单的
也许他们想放大、平移、掌握这些图像？ 在本教程中，我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说，一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码！...对于我们的可缩放图像视图，我们要做的是让它成为一个可缩放的视图。对于我们的可缩放图像视图，我们将利用UIScrollView的缩放和平移功能。...设置滚动视图 我们需要实际设置我们的滚动视图，使其可缩放和可平移。这包括设置最小和最大的缩放级别，以及指定用户放大时使用的UIView（在我们的例子中，它将是图像视图）。...medium.com/media/46304… 在这里，我们设置最小和最大的缩放级别，确保滚动指示器被隐藏（我们不希望它们破坏我们美丽的图像！）...medium.com/media/56e86… 这很简单--我们想让我们的图像成为缩放和平移时显示的视图，所以我们只是返回我们的imageView。 设置我们的图像 很好！
3.图像缩放 图像的缩放指的是将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加原图像数据的像素个数。简单来说，就是通过增加或删除像素点来改变图像的尺寸。...然后再进行枚举新图像每个像素的坐标，通过向后映射计算出该像素映射在原始图像的坐标位置，再进行获取该像素的值。 根据上面公式可知，缩放后图像的宽和高用原图像宽和高和缩放因子相乘即可。...双三次插值法由于计算量较大，这里不做详细讲解，有兴趣的可以看参考资料中的实现opencv中常用的三种插值算法 1、最邻近插值 最近邻域是三种插值之中最简单的一种，原理就是选取距离插入的像素点（x+u,...但是在四舍五入的时候有可能使得到的结果超过原图像的边界（只会比边界大1），所以要进行下修正。 最邻近插值几乎没有多余的运算，速度相当快。...对于图像缩放来说，设水平方向的缩放因子为a,垂直方向缩放因子为b，则用仿射矩阵实现图缩放功能的仿射矩阵为： ? 而对于图像旋转来说，设旋转角度为θ，利用仿射变换实现图像旋转操作的仿射矩阵为： ?
3.图像缩放 图像的缩放指的是将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加原图像数据的像素个数。简单来说，就是通过增加或删除像素点来改变图像的尺寸。...，过程为： 首先进行计算新图像的大小，在这里设newWidth和newHeight分别表示新图像的宽度和高度，width和height表示原始图像的宽度和高度， 在图像缩放的时首先需要计算缩放后图像的大小...然后再进行枚举新图像每个像素的坐标，通过向后映射计算出该像素映射在原始图像的坐标位置，再进行获取该像素的值。 根据上面公式可知，缩放后图像的宽和高用原图像宽和高和缩放因子相乘即可。...但是在四舍五入的时候有可能使得到的结果超过原图像的边界（只会比边界大1），所以要进行下修正。 最邻近插值几乎没有多余的运算，速度相当快。...对于图像缩放来说，设水平方向的缩放因子为a,垂直方向缩放因子为b，则用仿射矩阵实现图缩放功能的仿射矩阵为： ? 而对于图像旋转来说，设旋转角度为θ，利用仿射变换实现图像旋转操作的仿射矩阵为： ?
在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...最邻近插值： 这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值...举个例子： 3*3的灰度图像，其每一个像素点的灰度如下所示 我们要通过缩放，将它变成一个4*4的图像，那么其实相当于放大了4/3倍，从这个倍数我们可以得到这样的比例关系： 根据公式可以计算出目标图像中的...那么一个像素单位就是图像中最小的单位了，那么按照最临近插值算法，我们找到距离0.75最近的最近的整数，也就是1，那么对应的原图的坐标也就是(0,1)，像素灰度为67。...双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。
(null) * scale; // 缩放后的图像宽度 double imageHeight = image.getHeight(null) * scale; // 缩放后的图像高度...canvasY = y - offsetY; // 计算图片大小 double imageWidth = image.getWidth(null) * scale; // 缩放后的图像宽度...) * scale; // 缩放后的图像宽度 double imageHeight = image.getHeight(null) * scale; // 缩放后的图像高度...) * scale; // 缩放后的图像宽度 double imageHeight = image.getHeight(null) * scale; // 缩放后的图像高度...int imageWidth = (int) (image.getWidth(null) * scale); // 缩放后的图像宽度 int imageHeight
首先，我将介绍机器学习中的分类问题以及K近邻，它是解决这类问题时使用到的最简单的算法之一。在这种情形下要体会缩放数值数据的重要性，我会介绍模型性能度量方法和训练测试集的概念。...在这里我将集中于讲述分类任务中最简单的算法之一，也就是K近邻算法。...机器学习中K近邻分类 假如我们有一些标记了的数据，比如包含红酒特性的数据（比如酒精含量，密度，柠檬酸含量，pH值等；这些是预测变量）和目标变量“质量”和标签“好”和“坏”。...然后我们观察这k个质心的标签（即“好”或“坏”），然后将最符合的标签分配给这条新的红酒数据（例如，如果k=5,3的质心给出的是“好”,k=2的质心给出的是“坏”，那么模型将新红酒数据标记为“好”）。...现在我们可以进行K近邻操作了。首先，如果我们要比较经预处理和没经预处理得到的模型的性能，我们需要知道如何衡量一个模型的“好坏”： K近邻：它执行效果如何？ 对于分类任务有许多性能度量措施。
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ?...看了demo感觉还不错是我想要的 https://github.com/scottcheng/cropit 但是我想在这个基础上做点变动，我想把拖拽的显示界面显示到modal上，效果类似拉勾网的照片上传...结果发现nnd .cropit-preview这个标签外面不能套 .modal标签 ，找原因找了一下午，发现竟然是这个命名的原因 尼玛 cropit-preview 外层 div不能加 名为 modal...的class 。...后来重新定义了一个modal 的class名，就好了。
第二种方法这种直接从2x2像素变为4x4像素，不就是我们最最最常用的resize图像缩放操作吗？对的，在图像缩放或者其它图像变换中，肯定会用到我们要讲的插值算法。...最朴素的想法，就是通过L2距离范式(x^2+y^2)开根号计算1点和B点的距离，计算2点和B点的距离，3点和B点的距离，4点和B点的距离，然后比较得到最小的距离。...5、代码实现最近邻插值算法 我们设计一个函数，用来实现基于最近邻插值算法的图像缩放操作： /* * 最近邻插值算法 * @srcImage:输入原图 * @srcWidth:原图高度 * @srcHeight...然后使用最近邻插值算法对原始图像进行缩放，得到目标图像。最后输出目标图像的像素值。...，实际的图像缩放可能涉及边界处理、图像通道数等更复杂的情况。
其实，图片的降采样(缩放)可以说是对数字图像最常见的操作了，它的用处多种多样：压缩图片尺寸、节省服务器存储or带宽、适配不同分辨率的屏幕等等。...如何恢复降采样后的图片是图像处理中一个非常有挑战的问题，一直没有被很好的解决。 我们这篇最新工作，就巧妙地尝试从本质上解决这个问题，论文已被ECCV2020收录为Oral 论文。 2。...因此我们需要更聪明的方法来解决病态问题。 基于DNN的Encoder-Decoder结构对图像进行缩放和还原 刚才提到了病态问题的产生是由于信息的丢失，那么具体是什么信息被丢失了呢？...这里的低频分量与双线性插值降采样得到的低分辨率结果是一样的，而高频分量则是在降采样过程中被丢失的信息。...对可逆神经网络模型不熟悉的同学，推荐阅读Lilian Weng的博客：Flow-based Generative Model. 我们采用了最简单的Normalizing Flow的形式。
其实，图片的降采样(缩放)可以说是对数字图像最常见的操作了，它的用处多种多样：压缩图片尺寸、节省服务器存储or带宽、适配不同分辨率的屏幕等等。...如何恢复降采样后的图片是图像处理中一个非常有挑战的问题，一直没有被很好的解决。 我们这篇最新工作，就巧妙地尝试从本质上解决这个问题，论文已被ECCV2020收录为Oral 论文。...因此我们需要更聪明的方法来解决病态问题。 基于DNN的Encoder-Decoder结构对图像进行缩放和还原 刚才提到了病态问题的产生是由于信息的丢失，那么具体是什么信息被丢失了呢？...这里的低频分量与双线性插值降采样得到的低分辨率结果是一样的，而高频分量则是在降采样过程中被丢失的信息。...对可逆神经网络模型不熟悉的同学，推荐阅读Lilian Weng的博客：Flow-based Generative Model. 我们采用了最简单的Normalizing Flow的形式。
) 博客中 , 使用缩放背景图像的方式 , 实现缩放效果 ， 并同时福袋鼠标指针拖拽效果 ; 本博客中实现的案例 , 在上面的基础上 , 添加了鼠标滚轮缩放的中心点设置为当前鼠标中心点 ; 1、代码示例...canvasY = y - offsetY; // 计算图片大小 double imageWidth = image.getWidth(null) * scale; // 缩放后的图像宽度...) * scale; // 缩放后的图像宽度 double imageHeight = image.getHeight(null) * scale; // 缩放后的图像高度...int imageWidth = (int) (image.getWidth(null) * scale); // 缩放后的图像宽度 int imageHeight...= (int) (image.getHeight(null) * scale); // 缩放后的图像高度 g2.drawImage(image, 0, 0, imageWidth, imageHeight
(最近邻采样会丢失原始图像中的关键细节，而双三次取样则会产生不理想的抗锯齿效果) 最近邻插值： 原理：最近邻插值是一种简单的插值方法，它选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果。...优点：相比于最近邻插值，结果更平滑，减少了锯齿状伪影。 缺点：计算量较大，对于图像旋转和放大时，可能会引入一定程度的模糊。...对于这样的像素画，我们称其单元大小为 × 。在最简单的情况下，每个单元只包含一个像素（即单元大小为 1 × ）， 我们将这种像素艺术称为 "一单元一像素"。...image-20231109104054106 image-20231109105115669 image-20231109110028204 Conclusions N可以表示缩放系数，比如8X，可以将图像缩小...8倍变成1单元1像素，也可以将1单元1像素放大8倍变成1单元8像素（需要采用最近邻插值算法实现缩放） 如果需要得到32X32的1单元1像素图像，可以有256X256的1单元8像素缩小8倍获取。
在项目中需要将解码出来的l两个YUV420P格式的图像合并在一起，然后重新编码为H264，最后封装为mp4文件。...主要说明一下两个YUV420P使用FFmpeg合并的过程，需要提前理解YUV420P格式图像的存储结构，然后依次将Y、U、V数据分别写进去就可以了。...举例：将两张相同大小的图片合并为一张大图片 640*320 640*320 合并为1280*320 假设YUV420P的宽度为FRAMEWITH 高度为FRAMEHEIGTH, Y存储在...(&pFrame); avcodec_close(pCodecCtx); avformat_close_input(&pFormatCtx); return 0; } 合并后的图像用...YUV播放器打开的效果为： ?
Size dsize -目标图像的大小 double fx=0 -在x轴上的缩放比例 double fy=0 -在y轴上的缩放比例 int interpolation...-插值方式，有以下四种方式 INTER_NN -最近邻插值 INTER_LINEAR -双线性插值 (缺省使用) INTER_AREA -使用象素关系重采样，当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现...如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算： dsize = Size(round...(fx*src.cols), round(fy*src.rows)) 其中，fx和fy就是下面要说的两个参数，是图像width方向和height方向的缩放比例。...关于插值方法的选择，正常情况下使用默认的双线性插值就够用了。 几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值； 但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。 3.
(The nearest interpolation)实现图像缩放 也称零阶插值。...它输出的像素灰度值就等于距离它映射到的位置最近的输入像素的灰度值。但当图像中包含像素之间灰度级有变化的细微结构时,最邻近算法会在图像中产生人为加工的痕迹。...具体计算方法：对于一个目的坐标，设为 M(x,y)，通过向后映射法得到其在原始图像的对应的浮点坐标，设为 m(i+u,j+v)，其中 i,j 为正整数，u,v 为大于零小于1的小数(下同)，则待求象素灰度的值...function re_im = nearest(im, p, q) %最邻近插值法，输入目标图像和行缩放、纵缩放倍数 %ziheng 2016.3.27 [m,n] = size(im); im_R...最近邻、双线性、双三次实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
图片缩放 # 1. 加载图片 # 2. 获取图片信息（宽度，高度） # 3. 调用OpenCV的resize方法，进行图片的缩放 # 4....= imgInfo[0] width = imgInfo[1] mode = imgInfo[2] # 颜色的储存方式，由3种颜色(bgr)组成 # 放大， 缩小， 等比缩放 非等比缩放 dstHeight...最近邻域插值、双线性插值原理 最近邻域插值 原图像：10*20 目标图像： 5*10 目标图像的像素来源于原图像 举例： 目标图像（1, 2）来源于原图像（2, 4） 如何计算：...newX = 原图x*(原图像的行/目标图像的行) newY = 原图y*(原图像的列/目标图像的列) 比如目标图像的第一列的第一个点，来源于原图像的第一列的二个点（1* (10/5) =...创建一个足够大的画板 # 2. 将一副图像从前向后，从后向前绘制 # 3.
，对相似度较高的图像按照再次查询等方法重新排序）。...02 方法 该库目前支持的方法： 1、前处理方法： DirectResize (DR): 将图像长宽缩放到目标大小； PadResize (PR): 根据图像长边将图像等比例缩放到目标大小，空白区域用ImageNet...均值填充； ShorterResize (SR): 根据图像短边将图像等比例缩放到目标大小； TwoFlip (TF): 返回原始图像和水平翻转图像； CenterCrop (CC): 从图像中心crop...出目标大小的图像区域； TenCrop (TC): crop图像并按照上下左右翻转 2、特征表示方法： 3、后处理方法： SVD : 使用矩阵SVM分解降维； PCA : PCA降维度； DBA : 数据库中每一个特征用它自己和自己的近邻的加权和表示...； QE : 使用饭就的 top-k 近邻 和原始查询图像再进行一次检索； k-reciprocal : 编码K个倒数最近邻，增强检索精度。
图像缩放算法往往基于插值实现，常见的图像插值算法包括最近邻插值（Nearest-neighbor）、双线性插值（Bilinear）、双立方插值（bicubic）、lanczos插值、方向插值（Edge-directed...插值缩放的原理是基于目标分辨率中的点，将其按照缩放关系对应到源图像中，寻找源图像中的点（不一定是整像素点），然后通过源图像中的相关点插值得到目标点。...Nearest-neighbor 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。...如下图所示，P为目标图像对应到源图像中的点，Q11、Q12、Q21、Q22是P点周围4个整数点，Q12与P离的最近，因此P点的值等于Q12 ? 的值。...1080p，1：1截取局部画面如下，左边是最近邻放大的效果，右边是双线性效果，可以看到，双线性放大的锯齿要明显比最近邻小。
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