本文介绍了最近邻插值（Nearest Neighbor interpolation）算法用于图像缩放的基本原理和Python实现。该算法通过找到新像素位置最近的原像素值来填充，适合快速简单的图像缩放。在放大过程中可能会产生锯齿，但在一定比例内能保持较好的图像质量。文章还提及了双线性内插法作为对比，并提到了在darknet框架中采用的双线性内插值缩放算法。
图片缩放的两种常见算法：
- 最近邻域内插法(Nearest Neighbor interpolation)
- 双向性内插法(bilinear interpolation)
本文主要讲述最近邻插值(Nearest Neighbor interpolation算法的原理以及python实现
基本原理
最简单的图像缩放算法就是最近邻插值。顾名思义，就是将目标图像各点的像素值设为源图像中与其最近的点。算法优点在与简单、速度快。
如下图所示，一个4*4的图片缩放为8*8的图片。步骤：
- 生成一张空白的8*8的图片，然后在缩放位置填充原始图片值(可以这么理解)
- 在图片的未填充区域(黑色部分)，填充为原有图片最近的位置的像素值。
实现算法：
新图像是原图像的线性映射。
设新图像的坐标为,原图像坐标为
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