【图像缩放】最邻近插值

原文：https://blog.youkuaiyun.com/mcgrady_tracy/article/details/46625367 

对于图像缩放算法来说，最近临插值算法是最简单的。最近临插值算法的原理是在原图像中找到最近临的一个点，然后把这个点的像素值插入到目标图像中，最近临插值算法优点是算法简单，易于实现，但是缺点是由于相邻像素点的像素值相同，容易出现色块现象。

那么如何在原图像中找这个目标点呢，算法公式如下：

src_x = dst_x * (src_width / dst_width);
src_y = dst_y * (src_height / dst_height);
那么算出来呢，可能会是小数点，需要四舍五入取整，那么下面来看一个例子（一个3＊3的矩阵）：

234     38      22
67      44      12
89      65      63
这里呢，我们需要将上面的一个3*3矩阵变换成一个4*4的矩阵，我们根据上面的公式来计算一下，首先是目标点为（0,0），那么原图像的坐标点为（0,0），那么这个坐标点的值就应该为234，然后再来看（0,1）这个坐标点，那么纵坐标点还是0，但是横坐标点变成了1*(3/4) = 0.75，四舍五入得1，那么得到的原图像坐标为（0,1），那么这个坐标点值就应该为38，同理，最后得到的矩阵结果如下：

234    38    22    22    
67    44    12    12    
89    65    63    63    
89    65    63    63

 

opencv已经实现了这个算法，我们可以直接使用：

import cv2 as cv

src = cv.imread('/Users/dotz/Documents/id3_b.png')
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL) #设置为WINDOW_NORMAL可以任意缩放

dst = cv.resize(src,(2048,2048),interpolation=cv.INTER_NEAREST)

cv.imshow('input_image', dst)
cv.imwrite('/Users/dotz/Documents/id3_bak.png', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

其中interpolation=cv.INTER_NEAREST表示使用最邻近插值法，还有其他插值算法：

INTER_AREA = 3
INTER_BITS = 5
INTER_BITS2 = 10
INTER_CUBIC = 2
INTER_LANCZOS4 = 4
INTER_LINEAR = 1

INTER_LINEAR_EXACT = 5

INTER_MAX = 7
INTER_NEAREST = 0

INTER_TAB_SIZE = 32
INTER_TAB_SIZE2 = 1024