OpenCV Interpolation

最新推荐文章于 2025-03-24 08:56:14 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38973721/article/details/105497958
本文介绍了OpenCV中的五种插值方法：INTER_NEAREST、INTER_LINEAR、INTER_AREA、INTER_CUBIC和INTER_LANCZOS4，用于图像尺寸调整。在缩放时，推荐使用INTER_AREA以保持图像质量；在扩展时，推荐使用INTER_CUBIC（尽管较慢）和INTER_LINEAR。cv2.resize()函数用于实现图像尺寸变化，插值方法默认为INTER_LINEAR。

interpolation - 插值方法。共有5种：

  1. INTER_NEAREST - 最近邻插值法
  2. INTER_LINEAR - 双线性插值法（默认）
  3. INTER_AREA - 基于局部像素的重采样（resampling using pixel area relation）
  4. INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法
  5. INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV 提供的函数 cv2.resize()可以实现这个功能。
图像的尺寸可以自己手动设置，你也可以指定缩放因子。
我们可以选择使用不同的插值方法。
在缩放时我们推荐使用 cv2.INTER_AREA，在扩展时我们推荐使用 cv2.INTER_CUBIC（慢) 和 cv2.INTER_LINEAR。
默认情况下所有改变图像尺寸大小的操作使用的插值方法都是 cv2.INTER_LINEAR。

【全网独家】OpenCV：线性内插(Interpolation)
走向CTO的路上...
09-01 1658
线性内插作为一种基本的图像处理技术，具有简单高效的特点，广泛应用于各种图像变换操作中。通过合理的应用，可以大幅提升图像处理的质量和效率。
【OpenCV】第五章: 几何变换：放缩、翻转、仿射变换、透视变换、重映射
因为热爱所以坚持
12-05 5250
第五章: 几何变换 1、什么是图像的几何变换？ 图像的几何变换就是将一组图像数据经过某种数学运算，映射成另外一组图像数据的操作。所以，几何变换的关键就是要确定这种空间映射关系。 几何变换又称空间变换。对于图像数据来说，就是将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。或者说，几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。 2、为什么要对图像进行几何变换？ 对图像进行几何变换可以一定程度上的消除图像由于角度、透视关系、拍摄等原因造成的几何失真，进而造成计算机模型
OpenCV Tutorial: 線性內插(Interpolation)
GPU全栈博主
10-28 2063
線性內插(Interpolation)當我們圖像進行幾何轉換時，假使輸出像素映射的地方，不是輸入圖像某個整數像素位置，這時要用整數座標的灰度值進行推斷，這就是插值，這邊介紹幾種插值方式，通常較好的結果也導致較大的計算量。最近插值法(Nearest Neighbor Interpolation)：這是一種最簡單的插值算法，輸出像素的值為輸入圖像離映射點最近的像素值，如下圖假使(x0，y0)為映射點，則
OpenCv 014---图像插值（Image interpolation）
weixin_30268921的博客
07-16 396
1 前备知识 图像在进行几何变换、透视变换等场景时需要插值计算新像素的像素值。 图像处理之三种常见双立方插值算法 - 优快云博客 图像放缩之双立方插值 - 优快云博客 图像放缩之双线性内插值 - 优快云博客 图像处理之Lanczos采样放缩算法 - 优快云博客 （1）INTER_NEAREST最邻近插值 将离新像素所在位置最近的像素像素值赋值给新像素。计算亮最小。 （...
OpenCV--014: 图像插值
WaitFoF
09-14 1966
知识点 图像插值： 是基于模型框架下，从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，用以恢复图像中所丢失信息。 图像插值的分类 插值，分为图像内插值和图像间插值。其主要应用是对图像进行放大以及旋转等操作。 图像内插值：根据一幅较低分辨率图像再生出另一幅均具有较高分辨率的图像。 图像内插值实际上是对单帧图像的图像重建过程，这就意味着生成原始图像中没有的数据。 图像间插值：也叫图像的超分辨率重建，是...
OpenCV4.0入门（14）图像插值（Image Interpolation）
Apple_Coco的博客
06-27 1657
知识点： 四种最常见的图像插值算法 - INTER_NEAREST = 0 - INTER_LINEAR = 1 - INTER_CUBIC = 2 - INTER_LANCZOS4 = 4 相关API void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx = 0, double fy = 0, int...
OpenCV学习(4.2) 图像的几何变换
PLANTTHESON的博客
06-04 1159
它允许我们从一个特定的视角观察一个物体，就像我们通过窗户看外面的世界，窗户的框架会提供一个不同的视角，即使窗户外的物体是平面的。透视变换（Perspective Transformation）是一种更加一般的变换，它可以将一个平面上的图像映射到另一个平面上，同时保持直线的直线性质，但不保持平行线的平行性。其中，A 是一个 2x2 的矩阵，表示旋转、缩放和剪切，b 是一个 2 元素的向量，表示平移，x 是原始点的坐标，T(x) 是变换后点的坐标。在仿射变换中，原始图像中的所有平行线在输出图像中仍然是平行的。
【OpenCV 4】图像插值运算
风语留痕
06-24 651
OpenCV 4.1.0 图像插值运算（C++代码演示）。 编程环境：OpenCV 4.1.0 + Visual Studio 2017
opencv打卡25: 最邻近插值（Nearest-neighbor Interpolation）
huxw_magus的博客
05-23 2984
1、介绍 2、代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def nn_interpolate(img, ax=1, ay=1): H, W, C = img.shape aH = int(ay * H) aW = int(ax * W) y = np.arange(aH).repeat(aW).reshape(aW, -1) # 使得y为aW*aH的一个矩阵（初始化） x
cv2 interpolate插值-align_corners
qq_36998053的博客
03-07 6264
torch interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None) input (Tensor)：输入数据 size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int])：输出数据的尺寸
interpolation:3 种插值的实现
06-16
3种插值算法的天真实现项目 Voronoi 图 原理很简单。 从给定颜色的点数据库中，我们通过将其他点与基础点进行比较来为其他点着色。 给定的点将与最近的点（在数据库中）（在任何距离的意义上）具有相同的颜色。 天气图 // 添加说明 游行广场 // 添加说明 参考： (1)： : (2)： :
Python----计算机视觉处理（Opencv：图像旋转：插值方法，边缘填充方法）
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weixin_64110589的博客
03-24 1384
我们以最简单的一个点的旋转为例子，令旋转中心为坐标系中心O（0， 0），假设有一点P0，P0 离旋转中心O的距离为r， OP0与坐标轴x轴的夹角为， 绕O顺时 针旋转角后对应的点为P ，如下图所示：在OpenCV中，旋转是以图像的左上角为原点，且以逆时针为正方向。因此在上面 的例子中， 其实是一个负值。该矩阵也被称作旋转矩阵。然而我们所要的不仅仅是可以围绕图像左上角进行旋转，而是可以围绕任意点进行 旋转。那么我们可以将其转化成绕原点的旋转，其过程为：1. 首先将旋转点移到原点。
Open CV：几何变换
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03-01 1183
仿射变换可以用以下数学形式表示：其中：是输入点的坐标。是变换后的点的坐标。是变换矩阵的元素，控制缩放、旋转和剪切。和是平移的距离。可以将仿射变换用一个 2×3 的矩阵透视变换可以通过一个 3x3 的矩阵来描述。其一般形式如下：其中，变换矩阵以上是几何变换的一些基本操作和实现示例。通过这些变换，可以实现图像的平移、旋转、缩放、仿射和透视效果，非常适合用于图像处理和分析。
使用opencv进行图像输入神经网络前的归一尺寸处理
pinta666的博客
10-08 1937
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【千律】OpenCV基础：图像的最近邻插值和双线性插值
weixin_42704093的博客
03-20 464
环境：Python3.8 和 OpenCV 内容：图像的最近邻插值和双线性插值 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 封装图片显示函数 def image_show(image): if image.ndim == 2: plt.imshow(image, cmap='gray') else: image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)
opencv-实现双线性插值
小可爱的博客
07-24 3720
双线性源码：https://blog.youkuaiyun.com/love_image_xie/article/details/87969405 五个都有的：https://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/22417587 opencv自带的函数： void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINE
4.opencv图像几何变换
MasterCayman的博客
06-30 2281
以上操作将会涉及仿射变换函数： cv2.warpAffine(src, M, dsize, flags, borderMode, borderValue) 参数说明： src：输入图像 M：仿射变换矩阵 dsize：输出图像的大小 flags：插值方式的组合（int类型！） borderMode：边界像素模型（int类型！） borderValue：（重点！）边界填充值；默认情况下为0。 flags：插值方式 cv2.INTER_LINEAR，表示线性插值 cv2.INTER_NE..
opencv 图像缩放，不同的插值方法差异性比较
MumuziD的博客
01-26 5722
一、 interpolation 参数 图像尺寸改变函数：[详见4] cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None) scr:原图片；dsize：输出图像尺寸；fx:沿水平轴的比例因子；fy:沿垂直轴的比例因子；interpolation：插值方法，包括： cv2. INTER_LINEAR，双线性插值，在 xxx 和 yyy 方向根据临近的两个像素的位置进行线性插值； cv2.INTER_NEAREST，最近邻域插值； c
Opencv图像处理入门
m0_60720377的博客
10-09 882
一、基本处理 1、导入图像 import cv2 img = cv2.imread('split.jpg',1) 第一个参数是图片路径，第二个是读取的方式。 读取方式： （1）CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED (<0)，以原始图像读取（包括alpha通道） （2）CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ( 0)，以灰度图像读取 （3）CV_LOAD_IMAGE_COLOR (>0)，以RGB格式读取 代码中的1对应第三种读取方式，写为imread('split.j
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