本文深入探讨图像处理中的插值算法，包括最近邻插值、线性插值、双三次插值、区域插值和Lanczos插值。通过实例对比展示它们在图像缩放中的效果，并分析各自的优缺点。双三次插值在放大图像时能提供更平滑的边缘，INTER_AREA适合图像缩小，而INTER_CUBIC虽效果最佳但速度较慢，INTER_LINEAR是速度和效果的良好平衡。
导读
做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵，如果想要缩小图片就使用欠采样。
如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何来通过插值算法来填充像素值
相关函数介绍
在opencv中提供了一个resize函数用来调整图像的大小，里面提供了好几种不同的插值算法，如下图所示
这里我们主要介绍最常用的前5中插值算法，最后两种插值算法主要是应用在仿射变换中，cv.WARP_FILL_OUTLIERS在从src到dst变换的时候可能会出现异常值，通过这个设定可以将异常值的像素置0。而cv.WARP_INVERSE_MAP是应用在仿射变换的逆变换，从dst到src的变换，关于仿射变换的更多资料可以参考我的上篇文章一文搞懂仿射变换
插值算法效果对比
我们通过随机生成一个5×5的图片，然后通过不同的插值算法将其放大10倍之后，来对比最终图片的效果。
如果大家觉得灰度图不方便观察，我们可以通过设置plt.imshow的cmap参数来控制颜色，matplotlib提供了几种不同的类别的色彩映射方式
cmap的类别
- Sequential
通常使用单一的色调，逐渐增加亮度和颜色，可以用来表示有序的信息
通过 改变两种不同的颜色的亮度和饱和度，在 中间以
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