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最近、双线性、双三次

1.最近 越是简单的模型越适合用来举例子,我们就举个简单的图像:3X3 的256级灰度图,也就是高为3个象素,宽也是3个象素的图像,每个象素的取值可以是 0-255,代表该像素的亮度,255代表最亮...63 63 89 65 63 63 这种放大图像的方法叫做最临近算法,这是一种最基本、最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...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。...A的每一个像素点是已知的,B是未知的,我们想要求出目标图像B中每一像素点(X,Y)的,必须先找出像素(X,Y)在源图像A中对应的像素(x,y),再根据源图像A距离像素(x,y)最近的16个像素点作为计算目标图像

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    【图像处理】详解 最近、线性、双线性、双三次「建议收藏」

    在这种方法中,点 (x, y) 的像素灰度 f(x, y) 通过矩形网格中 最近的十六个采样点的加权平均 得到,而 各采样点的权重由该点到待求点的距离确定,此距离包括 水平和竖直 两个方向上的距离...实际应用中,常利用技术增加图形数据,以便在打印或以其他形式输出时,能够增大打印面积及 (或) 分辨率。 最近 法的优点是计算量很小,算法也简单,因此运算速度较快。...但它仅使用离待测采样点最近像素的灰度作为该采样点的灰度,而没考虑其他相邻像素点的影响,因而重新采样后灰度有明显的不连续性,图像质量损失较大,会产生明显的马赛克和锯齿现象。...双线性 法效果要好于最近,只是计算量稍大一些,算法复杂些,程序运行时间也稍长些,但缩放后图像质量高,基本克服了最近灰度不连续的特点,因为它考虑了待测采样点周围四个直接邻点对该采样点的相关性影响...此外,还有更后来发展的诸如基于 决策树、字典学习、深度学习 等的图像算法

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    手把手实现机器视觉亚像素拟合算法

    我们将上面的例子抽象成下面这个图: 3、亚像素精度算法种类 opencv中支持的亚像素精度算法有很多,它有一个专门的枚举用来标识算法类型: INTER_NEAREST :最近 INTER_LINEAR...我们不需要详细了解所有的算法,只需要掌握最近INTER_NEAREST和双线性INTER_LINEAR即可。...4、最近算法 还是结合上面的两张图,最近就是,想计算上图中B点(1.7,2.6)的像素,就计算1点(1,2)、2点(2,2)、3点(2,3)、4点(1,3)中哪个距离B点最近最近点的像素就是...5、代码实现最近算法 我们设计一个函数,用来实现基于最近算法的图像缩放操作: /* * 最近算法 * @srcImage:输入原图 * @srcWidth:原图高度 * @srcHeight...然后使用最近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

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    NV12最近的邻居缩放和双线性缩放

    有不同类型的图像缩放算法。它图像缩放算法的复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单的“最近邻居”和双线性,以调整NV12图像的大小。背景NV12是一种YUV系列格式。...并且知道什么是缩放算法。如果您之前厌倦了RGBA格式的图像比例,您会更容易理解我的程序是如何工作的。...total_length = ylen + ulen + vlen = ylen * 3 / 2每四个Y匹配相同的U和V。...例如:Y00 Y01 Y10 Y11 份额 U00 和 V00Y20 Y21 Y30 Y31共享U10和V10算法最近复制代码srcX = dstX * (srcWidth / dstWidth)...该算法只需使用“四舍五入”,将源图像中最近像素存储在dest图像数组中。因此,效果不会很大,通常会有一些严重的马赛克。双线性双线性同时使用小数部分和整数,根据四个像素计算最终像素

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    来聊聊图像算法

    在图像几何变换时,无法给有些像素点直接赋值,例如,将图像放大两倍,必然会多出一些无法被直接映射的像素点,对于这些像素点,通过决定它们的。于是,产生了图像算法。 ? 图像算法分类 ?...主要可以分为两类,一类是线性图像方法,另一类是非线性图像方法,如上图所示。 传统的方法如最近,双线性以及双三次等都属于线性方法。...一、最近算法 INTER_NEAREST 在一维空间中,最近就相当于四舍五入取整。在二维图像中,像素点的坐标都是整数,该方法就是选取离目标点最近的点。...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。...上图给出的是显式边缘算法的示意图,其中黑色虚线是图像的真实边缘,灰色实线是边缘检测算法检测出的边缘。对于图中的灰色像素点的,需要确定其在边缘的哪一侧,然后利用该侧的已知像素点对其进行估算。

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    Python实现线性、抛物、样条、拉格朗日、牛顿、埃米尔特

    公众号:尤而小屋编辑:Peter作者:Peter大家好,我是Peter~今天给大家介绍7种方法:线性、抛物、多项式、样条、拉格朗日、牛顿、Hermite,并提供Python...在二维空间中,首先沿着一个轴进行两次线性,然后再沿着另一个轴进行一次线性,从而得到最终的结果。...在实际应用中,线性常用于图像大小调整中的像素估算,数据缺失时的合理补偿,以及数据放缩等情况。由于其简单性,线性计算效率高,易于实现。...然而,它基于线性变化的假设,对于非线性关系的数据,线性可能不会给出最准确的估计。在这些情况下,可能需要使用更高阶的方法,如多项式或样条等。...()# 显示图形plt.show()抛物抛物,也称为二次,是一种多项式方法。

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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(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。...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值得到目标点。...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,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,作为后的输出。

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    图像算法和OpenCV框架

    1 算法理论介绍与推荐 1.1 最近算法原理 最近,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: ? ? ?   ...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。...方式: cv.INTER_NEAREST 最近 cv.INTER_LINEAR 双线性 cv.INTER_CUBIC 基于4x4像素邻域的3次法 cv.INTER_AREA 基于局部像素的重采样...1.5倍放大,最近 ? 1.5倍放大,双线性 ? 3 参考链接 -OpenCV框架与图像算法

    1.4K30

    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。...特别地: (1)已知两个节点时,得线性多项式: (2)已知三个节点时,得抛物多项式: (3)已知n+1个节点时,可得n次拉格朗日多项式。...关于代数: 可以看出,当节点较多时,多项式的次数增高,函数出现振荡,精度变低。因此,为了保证精度,在节点较多时,一般采用分段,但这样在分段点光滑性较差。...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

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    图像

    ) 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,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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    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。...对应前面的代码公式: int mid = left + (right - left) * (findval - arr[left]) / (arr[right] - arr[left]) 4.举例说明查找算法...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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    【工程应用七】接着折腾模板匹配算法 (Optimization选项 + no_pregeneration模拟 + 3D亚像素

    (3)create_shape_model 只记录每层金字塔未旋转模板图像的模型点特征和位置(亚像素特征和位置),然后在find_shape_model 时,旋转特征点的坐标,使用0度模型点特征和查找图中这个坐标位置周边的领域的双线性中特征做匹配...测试结果均会出现目标丢失,如下所示:   3、3D的亚像素(2022.5.23)   最近在看一篇台湾人开源的基于NCC的模板匹配代码,详见:https://github.com/DennisLiu1993...以一个我常用的测试图中一个结果为例说明(使用基于边缘的匹配算法):   这个图理论的准确得分应该是1,不过由于中间的浮点计算误差,导致得分无限接近于1,因此在不使用亚像素时得到的结果其实是精确...后面为了分析这个问题,我一直在查找3D亚像素的代码,以为是代码写错了,后面用同样的数据,使用matlab计算,得到的结果也是一样的,说明不是代码问题,于是我打印出了对应的27个点的得分,如下所示:...后面我把基于NCC的用3D的亚像素试了一下,结果就好很多了,这个也很正常,因为NCC的相似度计算是基于全图的,旋转一个角度后,有多个点作用于结果得分值。

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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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