在图像处理中,双线性插值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。
dst - 目标图像。当参数dsize不为0时,dst的大小为size;否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定。dst的类型(type)和src图像相同
在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值,其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究,今天探究并记录一下原理和自己的理解。
寄语:本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理,并以图像缩放为例,对原理进行了C++及Python实现。
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记(五)阵列插值-由 32*24 像素到 512*384 像素
https://github.com/AndroidDeveloperLB/AndroidJniBitmapOperations
作者网名:laviewpbt 是图像处理,算法实现与加速优化方面的大神!其开发的imageshop软件大小只有1MB,却实现了非常丰富与复杂的各种图像处理功能, 邮箱地址为:Email: laviewpbt@sina.com 博客地址:https://www.cnblogs.com/Imageshop/
文章目录 一、线性插值动画示例 二、非线性插值动画示例 三、动画计算方式 四、时间经过分数 ( Elapsed Fraction ) 五、插值分数 ( Interpolated Fraction ) 六、类型估值器 ( TypeEvaluator ) 一、线性插值动画示例 ---- 📷 线性插值动画示例 : 1.动画内容 : 上图描述了一个假设的组件 , 修改其 x 属性生成动画 , 该属性代表组件在屏幕上水平方向的位置 ; 2.动画时长 : 40ms ( 毫秒 ) , 动画从开始到结束 , 持续时间 40
今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示:
在播放视频时,常遇到视频尺寸与画布尺寸不一致的情况。为了让视频按比例填充画布,需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。
这种类型的插值是最基本的。我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设,我们从0开始索引像素的值。下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0),' 20 ':(1,0),' 30 ':(0,1),' 40 ':(1,1)}
线性插值的概念简单粗暴,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的值落在AB的值的连线上就可以了。如A点坐标(0,0),值为3,B点坐标(0,2),值为5,那要对坐标为(0,1)的点C进行插值,就让C落在AB线上,值为4就可以了。 但是如果C不在AB的线上肿么办捏,所以就有了双线性插值。双线性插值,顾名思义就是两个方向的线性插值加起来(这解释同样简单粗暴)。所以只要了解什么是线性插值,分别在x轴和y轴都做一遍,就是双线性插值了。 如图,已知P12,P22,P11,P21,但是要插值的点为P点,这就要用双线性插值了,首先在x轴方向上,对R1和R2两个点进行插值,这个很简单,然后根据R1和R2对P点进行线性插值,这就是所谓的双线性插值。
双线性插值,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。
参考: https://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/46545329 数字图像处理
双线性插值,是一种比较重要的插值方法,尤其在数字图像处理领域。本篇博文分为三个部分:一是双线性插值的算法推导,二是双线性插值的算法实现,三是算法的运行结果。
看了好几篇关于双线性插值算法的博文,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:
定义: 又称双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向上分别进行一次线性插值。 对于一个目的像素,设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分,u、v为浮点坐标的小数部分,是取值[0,1)区间的浮点数),则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定,即:f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1) 其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素值,以此类推。
RolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map,先贴出一张图,接着通过这图解释RoiPooling的工作原理。
插值法在图像处理和信号处理、科学计算等领域中是非常常用的一项技术。不同的插值函数,可以根据给定的数据点构造出来一系列的分段函数。这一点有别于函数拟合,函数拟合一般是指用一个给定形式的连续函数,来使得给定的离散数据点距离函数曲线的总垂直距离最短,不一定会经过所有的函数点。比如在二维坐标系内,用一条直线去拟合一个平面三角形所对应的三个顶点,那么至少有一个顶点是不会落在拟合出来的直线上的。而根据插值法所得到的结果,一定是经过所有给定的离散点的。本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口,来看下两者的不同实现方案。
传统的GPU渲染流水线(管线)是基于光栅化的一套流程,之所以要强调传统,是为了将之区别于基于光线追踪(ray trace)的流水线和基于体素化的流水线。在光栅管线中,最基本的2个着色器是顶点着色器和像素着色器,在下图中,除了2个着色器可编程,中间三个时钟节点都是固定的,只能配置不可编程。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在$U-V$坐标,又称纹理坐标,并且规定坐标范围是0~1。
读TensorFlow相关代码看到了STN的应用,搜索以后发现可替代池化,增强网络对图像变换(旋转、缩放、偏移等)的抗干扰能力,简单说就是提高卷积神经网络的空间不变性。
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。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在
最近在做一个目标检测项目,用到了Mask RCNN。我仅仅用了50张训练照片,训练了1000步之后进行测试,发现效果好得令人称奇。就这个任务,很久之前用yolo v1训练则很难收敛。不过把它们拿来比当然不公平,但我更想说的是,mask RCNN效果真的很好。
一,高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作,用于减少图像细节,平滑图像。简单来说,高斯模糊的处理过程,是让图像每个像素都取周边像素的平均值,是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊,就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值,每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊,每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ,对应不同的函数图像,如图3。另外正态分布函数中
2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法
对二元函数数据进行插值,得到指定自变量值对应插值函数值。其中样本点数据为 meshgrid 格式。 【注】meshgrid 格式为一种完整网格格式(可使用 meshgrid 函数创建),即元素表示矩阵区域内的网格点。一个矩阵包含 x 坐标,另一个矩阵包含 y 坐标。x 矩阵中的值沿行方向严格单调递增,沿列方向为常量;y 矩阵则相反。
这次的文章内容关于如何在嵌入空间变形中得到更好插值效果, 由于题目长度限制名字没有写全, 全名是《Phong Deformation: A better C^0 interpolant for embedded deformation》.这篇文章的主要贡献是利用了两种简单的插值方法加权平均得到了更好的插值效果, 整体的计算代价不会那么大却大大提高了嵌入变形的渲染效果, 未来可期.
这篇文章基于自己为OneFlow框架开发interpolate这个Op总结而来,OneFlow的interpolate Op 和 Pytorch的功能一致,都是用来实现插值上采样或者下采样的。在实现这个Op的时候还给Pytorch修复了一个bug并合并到了主仓库,见:https://github.com/pytorch/pytorch/commit/6ab3a210983b7eee417e7cd92a8ad2677065e470。因此OneFlow框架中的interpolate算子和Pytorch中的interpolate算子的功能是完全等价的。这篇文章就以OneFlow中这个算子的实现为例来盘点一下深度学习框架中的那些插值算法。
主要可以分为两类,一类是线性图像插值方法,另一类是非线性图像插值方法,如上图所示。
在两个方向分别进行一次线性插值(首先在一个方向上使用线性插值,然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的,但是插值总体上不是线性的,而是在采样位置上是二次的。)
线性插值法(linear interpolation),是指使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的方法。
(1) Nearest方法速度最快,占用内存最小,但一般来说误差最大,插值结果最不光滑。
本期我们将介绍两种图像处理算法,该算法能够去除CCD相机捕获的图像中由于Bayer滤波器引起的马赛克问题。在图1中,我们根据Bayer滤波器显示了bgrg像素排列。如图所示,对于红色通道和蓝色通道,我们仅保留25%的像素。对于绿色通道,保留50%的像素。为了去除图像马赛克,我们将对丢失的像素进行插值。我们使用两种不同的算法对Beyer图像进行去马赛克处理。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1、原理 在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛。 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:33 的256级灰度图。假如图像的象素矩阵如下图所示(这个原始图把它叫做源图,Source): 234 38 22 67 44 12 89 65 63 这 个矩阵中,元素坐标
实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度,在研究了一个上午无果的情况下,咨询了我。我就告诉他说,你先尝试一个简化的版本,就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示,要实现点A插值渐变到B的动画过程。
C++: void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便,同时还提供多种插值方法可供选择。首先来看图像放缩,通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。 一:图像放缩(zoom in/out) 函数resize相关API参数介绍 -src表示输入图像,类型一般是Mat类型 -dst表示输出图像,类型一般是Mat类型 -dsize表示输出图像大小,如果是零的话表示从fx与fy两个参数计算得到 dsize= Size(round(src.cols*fx), r
记得几年前,我的一个同事J需要做一个动画功能,大概的需求是 实现球面上一个点到另外一个点的动画。当时他遇到了难度,在研究了一个上午无果的情况下,咨询了我。我就告诉他说,你先尝试一个简化的版本,就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示,要实现点A插值渐变到B的动画过程。
MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method')
训练Object Detection模型SSD完毕之后进入test阶段,每张图像在进入输入层之前需要进行resize操作,以满足CNN模型对输入层size的要求。本文首先介绍了Caffe实现的SSD模型对输入图像的变换规定,引出了OpenCV中的resize方法,最后介绍该方法中的插值参数cv.INTER_LINEAR和该插值方法的原理。
上一篇推送中,为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法,在本次推送中,二白继续为大家介绍余下的方法。
最近在学习LBP,其中的圆形LBP特征由于计算的值可能不是整数,即计算出来的点不在图像上,我们要使用计算出来的点的插值点。目的的插值方法有很多,Opencv使用的是双线性插值,今天就来介绍一下双线性插值。
插值法又称“内插法”,是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值,作出适当的特定函数,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值,这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式,就称它为插值多项式。
视频行业常见的分辨率有 QCIF(176x144)、CIF(352x288)、D1(704x576 或 720x576),还有 360P(640x360)、720P(1280x720)、1080P(1920x1080)、4K(3840x2160)、8K(7680x4320)等。
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