【Python学习蝴蝶书】第五章 图像处理7-尺寸调整cv2.resize cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值，像素值取最近邻像素，计算速度快，但可能产生锯齿效应。cv2.INTER_LINEAR：线性插值，适用于小尺寸图像，效果平滑，计算速度较快。cv2.INTER_CUBIC：四次多项式插值，适用于图像质量要求较高的场景，但计算速度较慢。cv2.INTER_AREA：使用像素区域关系的一种重采样方法，可能...
图像插值算法 一、最近邻插值算法 最近邻插值算法是一种简单且快速的插值方法。其基本原理是：对于目标图像中的每个像素点，通过缩放系数计算其在原图像中的对应位置，然后找到离该位置最近的整数坐标点，将该点的像素值作为目标点的像素值。优点：计算速度快，实现简单。缺点：插值结果可能出现明显的锯齿效应，图像质量...
3. 最近邻插值：直接取目标图像中对应源图像中最邻近的整数点值，可能导致密集插值时的块状效应，图像细节可能模糊。Python代码实现和实际效果对比中，双线性插值在缩小图像时，能较好地保留图像特征，避免了最邻近插值可能出现的模糊问题，因为它利用了周围四个像素值来确定一个目标像素，提供了更平滑的缩放...
【Python学习蝴蝶书】第五章 图像处理7-尺寸调整cv2.resize interpolation: 插值方法，用于处理调整尺寸时可能出现的像素变化，提供以下四种选项：cv2.INTER_NEAREST: 最近邻插值，像素值取最近邻像素。cv2.INTER_LINEAR: 线性插值，适用于小尺寸图像，效果平滑。cv2.INTER_CUBIC: 四次多项式插值，适用于图像质量要求较高的场景。cv2.INTER_AREA: 用于保持图像长宽比，...
在Python中使用 scipy 执行多维插值方法对比 在Python中使用scipy执行多维插值时，主要的插值方法及其对比情况如下：1. RegularGridInterpolator 简介：适用于在规则网格上进行任意维度的插值。支持线性、最近邻、样条插值。 适用场景：当数据点位于规则网格上时。2. LinearNDInterpolator 简介：执行N维中的分段线性插值。 适用场景：适用于需要分段线性近似...
