Opencv学习笔记——图像插值法

最新推荐文章于 2023-12-28 16:24:17 发布

原创

最新推荐文章于 2023-12-28 16:24:17 发布 · 600 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文是关于OpenCV图像处理中的插值方法的学习笔记，包括最邻近插值、双线性插值和双三次插值的原理与实现。通过实例解释了不同插值方法如何影响图像缩放的效果，并提供了源码示例。

以下均为github上opencv的个人学习笔记，原路径如下：

https://github.com/JimmyHHua/opencv_tutorials

源码示例：

import cv2 as cv 

src = cv.imread("./test.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

h, w = src.shape[:2]
print(h,w)
dst = cv.resize(src, (w*2,h*2),fx = 0.75,fy = 0.75,interpolation = cv.INTER_NEAREST)
cv.imshow("INTER_NEAREST", dst)

dst = cv.resize(src, (w*2,h*2), interpolation = cv.INTER_LINEAR)
cv.imshow("INTER_LINEAR", dst)

dst = cv.resize(src, (w*2,h*2), interpolation = cv.INTER_CUBIC)
cv.imshow("INTER_CUBIC", dst)

dst = cv.resize(src, (w*2,h*2), interpolation = cv.INTER_LANCZOS4)
cv.imshow("INTER_LANCZOS4", dst)

#cv.warpAffine()

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

OpenCV函数原型：

cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)

参数解释：

InputArray src    输入图片
OutputArray dst    输出图片
Size    输出图片尺寸
fx, fy    沿x轴，y轴的缩放系数
interpolation    插入方式

interpolation 选项所用的插值方法：

INTER_NEAREST	最近邻插值

INTER_LINEAR	双线性插值（默认设置）

INTER_AREA	使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。

INTER_CUBIC	4x4像素邻域的双三次插值

INTER_LANCZOS4	8x8像素邻域的Lanczos插值

1.最近邻插值

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，也就是白色，0代表最暗，即黑色。假如图像的象素矩