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来聊聊图像算法

邻近法,放大后的图像有很严重的马赛克,会出现明显的块状效应;缩小后的图像有很严重的失真。 这是一种最基本、简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素,只由原图像中的一个像素点确定。...cv.resize()的计算过程 对于缩小图像,目标图像中每个点都能找到原图像中包围它的四个临近点,每个点都进行双线性即可。 对于放大图像,边界附近的点经过坐标变换可能超出了原图像的范围。...中间的点:双线性 中间的点都能在原图像中找到包围它的四个临近点,做双线性即可。...计算过程: 用h(x,y)表示目标图像,f(x,y)表示原图像 中间的点:双线性 ? 边界上的点(除了顶点):线性 ? 四个顶点:邻近 ? ?...非线性算法 非线性算法主要有两大类,基于小波变换的算法,基于边缘信息的算法

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图像算法和OpenCV框架

1 算法理论介绍与推荐 1.1 最近邻算法原理 最近邻,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到相邻的整数点,作为后的输出。 ?...(image-3eee7e-1587461219520)] 1.2 双线性   在讲双线性之前先看以一下线性,线性多项式为: ? ? ?   ...双线性就是线性在二维时的推广,在两个方向上做三次线性,具体操作如下图所示: ?   令 ? 为两个变量的函数,其在单位正方形顶点的已知。假设我们希望通过值得到正方形内任意点的函数值。...如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置,则其灰度就按插算法在4个输出象素之间进行分配。称为向前映射法,或象素移交影射。...1.5倍放大,最近邻 ? 1.5倍放大,双线性 ? 3 参考链接 -OpenCV框架与图像算法

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图像算法及其实现

图像缩放算法往往基于实现,常见的图像算法包括最近邻(Nearest-neighbor)、双线性(Bilinear)、双立方(bicubic)、lanczos、方向(Edge-directed...interpolation)、example-based、深度学习等算法。...本篇文章,我们介绍Nearest-neighbor和Bilinear的原理及C实现。 算法原理如下: ? 1....Nearest-neighbor 最近邻,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到相邻的整数点,作为后的输出。...Bilinear 双线性使用周围4个点值得到输出,双线性,是指在xy方法上,都是基于线性距离来的。 如图1,目标图像中的一点对应到源图像中点P(x,y),我们先在x方向: ?

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数据结构与算法查找

查找算法 1.查找算法类似于二分查找,不同的就是查找每次从自适应mid处开始查找,例如我们要从{1,8,10,89,1000,1024}找1这个数,那我们就会从前边开始找,查找就是应用这种原理...索引的公式,low表示左边索引,high表示右边索引 int midIndex=low+(high-low)*(key-arr[low])/(arr[high]-arr[low]); 代码实现 /** * 查找算法...System.out.println(i); // System.out.println(Arrays.toString(arr)); } /** * 查找算法...//找到返回mid下标 return mid; } } } 输出 99 查找注意事项: 1.对于数据量较大,关键字分布比较均匀的查找表来说...,采用查找,速度较快 2.关键字分布不均匀的情况(数据跳跃很大)下该方法不一定比折半方法好

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Python实现所有算法-牛顿前向

-牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) Python实现所有算法-矩阵的LU分解 今天的算法,细分是牛顿。...关于可能大家听到最多的就是图像,比如100元的摄像头有4K的分辨率???其实这里就是使用的算法,通过已经有的数据再生成一些,相当于提升了数据的量。...左边是原有的信息,右边是通过算法生成的新数据 就像这样 在上图中,出现的算法是最近邻算法,也称为近端,是一维或多维空中多元的一种简单方法。...是通过已知的离散数据点在一定范围内寻找新数据点的过程或方法。最近邻算法选择最接近数据点的,完全不考虑其他相邻点的,从而生成一个分段常数作为数据点的。...线性的算法是双线插是二维坐标系下线性的扩展,用于二元函数。它的核心思想是在两个方向上执行一次线性。 关于这里的图像算法我不想说什么,等之后我会补上。

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深入理解双线性算法

引言 看了好几篇关于双线性算法的博文,解释得都不好理解,不过下面这篇博文就解释得很好,以下内容均参考这篇: 图像处理+双线性法 双线性算法 双线性算法是解决什么问题的(原理)?...在图像的仿射变换中,很多地方需要用到运算,常见的运算包括邻近、双线性、双三次、兰索思等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性由于折中的效果和运算速度,运用比较广泛...依次填完每个象素,一幅放大后的图像就诞生了,像素矩阵如下所示:   234 38 22 22   67 44 12 12   89 65 63 63   89 65 63 63   这种放大图像的方法叫做临近算法...,这是一种最基本、简单的图像缩放算法,效果也是最不好的,放大后的图像有很严重的马赛克,缩小后的图像有很严重的失真;效果不好的根源就是其简单的临近方法引入了严重的图像失真,比如,当由目标图的坐标反推得到的源图的的坐标是一个浮点数的时候...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邻近要好很多。

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调整图像大小的三种算法总结

是一种在已知数据点的离散集合范围内构造新数据点的方法。我们对自变量的中间(或估计)该函数的。 有各种各样的。让我们关注其中的三个 近邻 这种类型的是最基本的。...同样,在调整大小的同时对图像进行线性,效果如下: ? 双线性比近邻具有更长的处理时间,因为它需要4个像素来计算被的像素。然而,它提供了一个更平滑的输出。...导入上面最近邻方法下给出的相同库,使用cv2读取图像,然后使用cv2.INTER_LINEAR。...双立方 在双立方中,我们将待的像素周围的16个像素(4x4邻域)与双线性中考虑的4个像素(2x2邻域)相比。 考虑4x4曲面,我们可以用这个公式找到像素的: ?...在许多编辑程序、打印机驱动程序和相机中都是用这种算法作为标准。 因此,我们可以看到不同的技术有不同的用例。因此,了解在调整图像大小时最有用的类型非常重要。

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区间问题之ST表算法

区间问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query,即区间查询)问题的离线算法。...ST算法描述:首先明确解决的是区间问题,那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10],长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间,那么对于dp[i][j],i表示区间起点,j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间,那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r],查询该区间的最大/最小,问题转化为从l向右覆盖2^k个数,从r向左覆盖2^k个数,一定覆盖整个区间[l, r],虽然会有重复覆盖,但不影响结果。

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图像处理界双线性算法的优化

在图像处理中,双线性算法的使用频率相当高,比如在图像的缩放中,在所有的扭曲算法中,都可以利用该算法改进处理的视觉效果。首先,我们看看该算法的简介。...在数学上,双线性算法可以看成是两个变量间的线性的延伸。执行该过程的关键思路是先在一个方向上执行线性,然后再在另外一个方向上。下图示意出这个过程的大概意思。 ?...考虑到图像的特殊性,他的像素的计算结果需要落在0到255之间,最多只有256种结果,由上式可以看出,一般情况下,计算出的f(x,y)是个浮点数,我们还需要对该浮点数进行取整。...因此,我们可以考虑将该过程中的所有类似于1-x、1-y的变量放大合适的倍数,得到对应的整数,最后再除以一个合适的整数作为的结果。...下面我们假定某个算法得到了我们要取样的坐标分别PosX以及PosY,其中PosX=25.489,PosY=58.698。

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一文讲解图像算法原理!附Python实现

所以输出图像[x,y]的灰度,一般由非整数坐标来决定,非整数坐标的像素,就需要算法来进行处理。常见的算法有最近邻、双线性和三次样条。...本文目标 了解算法与常见几何变换之间的关系 理解算法的原理 掌握OpenCV框架下算法API的使用 算法原理介绍 近邻算法 1....缺点 由邻近法,放大后的图像有很严重的马赛克,会出现明显的块状效应;缩小后的图像有很严重的失真。 这是一种最基本、简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素,只由原图像中的一个像素点确定。...中间的点:双线性 中间的点都能在原图像中找到包围它的四个临近点,做双线性即可。...计算过程: 用h(x,y)表示目标图像,f(x,y)表示原图像 中间的点:双线性 ? 边界上的点(除了顶点):线性 ? 四个顶点:邻近 ? ?

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图像处理之三种常见双立方算法

详解几种常见的双立方技术!好东西记得分享 图像技术概述图像技术在图像几何变换、透视变换等过程中是必不可少的技术环节,可以说像素方法最终决定变换之后的图像质量高低。...常见的方法有临近双线性双立方内插三角方法。 其中双立方效果比较好而在很多高质量图像变换中得到广泛应用,根据之后效果的不一样的,双立方可以分为几种方式。...首先来看一下双立方基本解释与说明。双立方计算涉及到16个像素点,其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像中的包含小数部分的像素坐标,dx表示X方向的小数坐标,dy表示Y方向的小数坐标。...具体可以看下图:根据上述图示与双立方的数学表达式可以看出,双立方本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素。其中R(x)表示表达式,可以根据需要选择的表达式不同。...else if( f > 1.0 && f <= 2.0 ) { return 1.0 / 6.0 * Math.pow( ( 2.0 - f ), 3.0 ); } return 1.0;代码与总结调用的代码如下

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一文讲解图像算法原理!附Python实现

所以输出图像[x,y]的灰度,一般由非整数坐标来决定,非整数坐标的像素,就需要算法来进行处理。常见的算法有最近邻、双线性和三次样条。...本文目标 了解算法与常见几何变换之间的关系 理解算法的原理 掌握OpenCV框架下算法API的使用 算法原理介绍 近邻算法 1....缺点 由邻近法,放大后的图像有很严重的马赛克,会出现明显的块状效应;缩小后的图像有很严重的失真。 这是一种最基本、简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素,只由原图像中的一个像素点确定。...中间的点:双线性 中间的点都能在原图像中找到包围它的四个临近点,做双线性即可。...计算过程: 用h(x,y)表示目标图像,f(x,y)表示原图像 中间的点:双线性 ? 边界上的点(除了顶点):线性 ? 四个顶点:邻近 ? ?

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图像几何变换(缩放、旋转)中的常用的算法

在图像几何变换的过程中,常用的方法有邻近(近邻取样法)、双线性内插和三次卷积法。...邻近: 这是一种最为简单的方法,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就是目标像素的像素...坐标与原图像中对应的坐标,同样套用公式: 我们发现,这里出现了小数,也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75),显示这是错误的,如果我们不考虑亚像素情况,那么一个像素单位就是图像中最小的单位了,那么按照临近算法...双线性内插法计算量大,但缩放后图像质量高,不会出现像素不连续的的情况。由于双线性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。...卷积

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疯子的算法总结14--ST算法(区间

②不过区间在增加时,每次并不是增加一个长度,而是基于倍增思想,用二进制右移,每次增加2^i个长度 ,最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的  关于倍增法链接 查询: ③对于每个区间...,分成两段长度为的区间,再取个(这里的两个区间是可以有交集的,因为重复区间并不影响) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3,另一种分成3,4,6和5,3,最大都是6,没影响。...因为位置过了一半,所以x到y的最小可以表示为min(从x往后2^t的最小,从y往前2^t的最小),前面的状态表示为f[t][x] 设后面(从y往前2^t的最小)的初始位置是k,那么k+2^t-...)预处理,O(1)查询  但不支持修改 预处理时间复杂度O(nlogn),查询时间O(1)。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础,向区间内跳1<<x的

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谁能想到,求算法还能优化?

预计阅读时间:8 分钟 今天主要来聊两个问题:给一个数组,如何同时求出最大和最小,如何同时求出最大和第二大?...O(n),但如果我们以 if 判断的次数作为算法效率的评估标准,算一下 for 循环中 if 语句的判断次数: 第一个算法显然需要固定2n次 if 比较,第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...接下来,我们想办法优化这两个算法,使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大和最小 为啥一般的解法还能优化呢?肯定是因为没有充分利用信息,存在冗余计算。...对于这个问题,还有另一种优化方法,那就是分治算法。大致的思路是这样: 先将数组分成两半,分别找出这两半数组的最大和最小,然后max就是两个最大中更大的那个,min就是两个最小中更小的那个。...对于第一个求最大和最小的问题的分治算法和这道题基本一样,只是最后合并子问题答案的部分不同,而且更简单,读者可以尝试写一下第一题的分治解法。

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Qz学算法-数据结构篇(查找算法--、斐波那契查找)

查找1.原理介绍查找算法类似于二分查找,不同的是查找每次从自适应id处开始查找。...= insertValueSearch(arr,0, arr.length-1,10); System.out.println("index="+index); } //编写查找算法...mid - 1, findVal); }else{ return mid; } }}3.注意对于数据量较大,关键字分布比较均匀的查找表来说,采用查找...这里的k只要能使得F[k]-1恰好大于或等于即可,由以下代码得到,顺序表长度增加后,新增的位置(从n+1到 F[k]-1位置),都赋为位置的即可。...//非递归方式编写算法 /** * @param a 数组 * @param key 我们需要查找的关键码() * @return 返回对应的下标, 如果没有就返回

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