雙線性插值的影象縮放演算法的研究與實現
Opencv學堂
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDExMDEyMw==&mid=100000109&idx=1&sn=7540b49e869c3e27f87c84f6f3dfe9a8&chksm=1fa8762928dfff3fa68a621a448776a43efff79a0d8abf29adc6c4646a2f4e90a7f299d1692d&mpshare=1&scene=23&srcid=0320Pq86mmFl6szpCUBloQdo#rd相關推薦
雙線性插值-影象旋轉
首先,什麼是雙線性插值?具體的說明大家可參照各種百科,我在這裡從影象角度來簡單講下,大體相似。 看下面這個圖 影象旋轉後,畫素點的整數座標必然會得到小數,顯然在影象的畫素點裡面是沒有小數座標的,那計算這些點的顏色值怎麼辦呢,為了保持準確性,我們把旋轉後的影象再旋轉
影象縮放——雙線性插值演算法
在數學上,雙線性插值是有兩個變數的插值函式的線性插值擴充套件,其核心思想是在兩個方向分別進行一次線性插值。如果選擇一個座標系統使得 的四個已知點座標分別為 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和 (1, 1),那麼插值公式就可以化簡為: 用矩陣運算來表示的話就
雙線性插值演算法進行影象縮放及效能效果優化
一)轉自http://handspeaker.iteye.com/blog/1545126 最近在程式設計時用到了雙線性插值演算法,對影象進行縮放。網上有很多這方面的資料,介紹的也算明白。但是,這些文章只介紹了演算法,並沒有具體說怎麼實現以及怎麼實現最好,舉個例子,你可以按照網上文章的演算法自己寫一個雙線性
雙線性插值的影象縮放演算法的研究與實現
Opencv學堂 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MDExMDEyMw==&mid=100000109&idx=1&sn=7540b49e869c3e27f87c84f6f3dfe9a8&chksm
雙線性插值的影象縮放問題
初次開始寫部落格,想記錄下自己在公司實習所做過的事情以及學習到的東西,雖然還是有很多東西不瞭解也還沒做出來,但是也希望這是一種體驗。 我於2018.9.3入職進行實習,到現在也快過去兩個月了,我在公司
影象放縮中最近鄰插值和雙線性插值的基本原理
影象的縮放很好理解,就是影象的放大和縮小。傳統的繪畫工具中,有一種叫做“放大尺”的繪畫工具,畫家常用它來放大圖畫。當然,在計算機上,我們不再需要用放大尺去放大或縮小影象了,把這個工作交給程式來完成就可以了。下面就來講講計算機怎麼來放大縮小圖象;在本文中,我們所說的影象都是指
影象縮放之雙線性插值
IplImage *img = cvLoadImage("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\3838.jpg"); int nw = img->width; int nh = img->height; void Ctry::OnTryTyr1() { //T
雙線性插值法影象放縮示例
演算法原理簡介 雙線性插值是一階插值,常用於影象的旋轉、縮放處理。 它利用原圖中對應的四個點的畫素值來確定目標影象中的畫素值。 為了便於理解,我們來看兩張尺寸不一樣的圖片: 原圖 變換圖 假設原圖圖片的寬度為yw,高度為xh 變換圖的寬
圖像縮放——雙線性插值算法
val 位置 單位 sso 數學 圖像 取值 利用 等待 在數學上,雙線性插值是有兩個變量的插值函數的線性插值擴展,其核心思想是在兩個方向分別進行一次線性插值。如果選擇一個坐標系統使得 的四個已知點坐標分別為 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和 (1, 1)
影象演算法的基礎知識(雙線性插值,協方差矩陣,矩陣的特徵值、特徵向量)
0. 前言 MATLAB或者OpenCV裡有很多封裝好的函式,我們可以使用一行程式碼直接呼叫並得到處理結果。然而當問到具體是怎麼實現的時候,卻總是一臉懵逼,答不上來。前兩天參加一個演算法工程師的筆試題,其中就考到了這幾點,感到非常汗顏!趕緊補習! 1. 雙線性插值 在影象處
影象演算法-最近鄰插值 雙線性插值
影象插值演算法包括向上插值和向下插值,向上插值就是對影象進行放大,向下插值就是對影象進行縮小,插值演算法在影象預處理過程中經常被使用,通過插值演算法,可以將影象尺寸變換為任意尺寸,下面以舉例子的方式來說明兩種常見的插值演算法: 假設影象原始尺寸為wi,hi,縮
影象演算法(一):最近鄰插值,雙線性插值,三次插值
最近在複習影象演算法,對於一些簡單的影象演算法進行一個程式碼實現,由於找工作比較忙,具體原理後期補上,先上程式碼。今天先給出最近鄰插值,雙線性插值,三次插值。 1.最近鄰插值 原始圖中影響點數為1 (1)程式碼 # include<iostream>
影象縮放演算法——近鄰取樣插值
近鄰取樣插值原理: 對於縮放後圖片中的某點 (Dx, Dy) 對應於原圖片中的點 (Sx, Sy),它們之間存在如下的比例關係: (Sx-0)/(SW-0)=(Dx-0)/(DW-0) (Sy-0)/(SH-0
最近鄰插值和雙線性插值的基本原理 以及OpenCV中resize函式的用法改變影象的大小
最近鄰插值和雙線性插值的基本原理 影象的縮放很好理解,就是影象的放大和縮小。傳統的繪畫工具中,有一種叫做“放大尺”的繪畫工具,畫家常用它來放大圖畫。當然,在計算機上,我們不再需要用放大尺去放大或縮小影象了,把這個工作交給程式來完成就可以了。下面就來講講計算機怎麼來放大縮小圖象;在本文中,
線性插值,雙線性插值Bilinear Interpolation演算法
線性插值 先講一下線性插值:已知資料 (x0, y0) 與 (x1, y1),要計算 [x0, x1] 區間內某一位置 x 在直線上的y值(反過來也是一樣,略): y−y0x−x0=y1−y0x1−x0y−y0
OpenCV---如何對影象進行雙線性插值運算(7)
附程式碼如下: import cv2 as cv import numpy as np def resize(): src = cv.imread("D:/matplotlib/0.jpg") cv.imshow("input",src) h, w = src.shape
影象插值-雙線性插值與雙三次插值
在現實生活中,我們經常會遇到把影象進行放大、幾何空間變換的情況等等,這些操作都需要在源影象和目標影象之間建立一個對映規則,使得兩影象畫素座標之間建立起一種對應關係,從而為目標影象的每一個畫素賦值。 從源影象到目標影象的對映叫前向對映,但是這種對映方法可能會出現這樣的兩個問題
影象縮放演算法(用過了鄰近差值演算法)
昨天開始寫一個錄製螢幕和聲音儲存為視訊檔案的程式,差不多完成了。 螢幕錄製使用方法:抓屏(方法很多,BitBlt、DirectX、MirrorDriver等),縮放,X264壓縮(開源的,自己封裝) 聲音錄製使用方法:音效卡採集PCM資料,AAC壓縮(開源
影象縮放演算法(1最鄰近差值)
最鄰近差值演算法的原理:查詢畫素點最近的點進行畫素拷貝虛擬碼insert_near (src, dst){ wscale = src.width/dst.width; //得出寬度比 hscale = src.height/dst.height
opencv 學習--- 雙線性插值演算法原理簡述
***好記性不如爛筆頭*** 轉自: https://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html 1,原理 在影象的仿射變換中,很多地方需要用到插值運算,常見的插值運算包括最鄰近插值,雙線性插值,雙三次插值,蘭索思插值等方法,Op