【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...
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，...
图像插值算法 在追求高效计算时，可以选择最近邻插值或双线性插值；在追求高质量图像时，可以选择双三次插值或Lanczos插值。
最近邻插值,双线性插值有什么不同 最近邻插值和双线性插值在图像缩放或变换时有以下不同：基本原理：最近邻插值：这种方法是将变换后的图像中的原像素点映射到新坐标，并直接将该坐标最邻近的像素灰度值赋给该原像素点。它不考虑周围像素的灰度值变化，只选择最近的像素值。双线性插值：这种方法在两个方向上分别进行一次线性插值。它考虑...
