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近邻、双线性、双三次

1.最近邻 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...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。...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

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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」

---- 二、说明 ---- 2.1 最近邻 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶法 上图是一个一维的最近邻的示意图,坐标轴上各点...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。 最近邻 法的优点是计算量很小,算法也简单,因此运算速度较快。...双线性 法效果要好于最近邻,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,基本克服了最近邻灰度不连续的特点,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...一方面,传统方法多为 线性 方法,如最近邻、双线性、双三次等。...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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    来聊聊图像算法

    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。 传统的方法如最近邻,双线性以及双三次等都属于线性方法。...一、最近邻算法 INTER_NEAREST 在一维空间中,最近点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。...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。...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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    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。...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。...显示图形plt.show()牛顿法newton牛顿法的基本思想是利用差分和差商的概念来构建多项式。

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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: ? ? ?   ...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 最近邻 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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    K近邻算法 K近邻算法原理

    # K近邻算法 K近邻算法原理## $k$近邻算法介绍- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是简单的机器学习算法,可以用于基本的分类与回归方法- 算法的主要思路...:对新的样本,根据其k个最近邻的训练样本标签的均值作为预测。...- $k$近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。$k$近邻法中,当训练集、距离度量、$k$及分类决策规则确定后,其结果唯一确定。## $k$近邻法三要素 1....距离度量 $ 2. k$的选择 3. 分类决策规则。- 常用的距离度量是欧氏距离。- $k$小时,$k$近邻模型更复杂;$k$大时,$k$近邻模型更简单。...- $k$的选择反映了对近似误差与估计误差之间的权衡,通常由交叉验证选择最优的$k$。- 常用的分类决策规则是多数表决,对应于经验风险最小化。## $k$近邻算法流程 1.

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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。...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 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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    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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    数字图像处理笔记二 - 图片缩放(最近邻(Nearest Neighbor interpolation))

    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(Nearest Neighbor interpolation算法的原理以及python...实现 ---- 基本原理 简单的图像缩放算法就是最近邻。...顾名思义,就是将目标图像各点的像素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(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。 ?

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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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