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...
深度学习中小知识点系列九 解读cv2.resize插值原理与代码复现
在图像处理中，进行仿射变换如平移、旋转和缩放时，可能会遇到像素值在整数位置外的情况。这时，需要借助插值算法来处理，常见的有单/双线性插值、最近邻插值和三次样条插值。让我们逐个理解：
1. 单线性插值：一维情况下，通过左右邻近数据点的权重分配，而非简单平均，来估计插值点的值。例如，已知点(x0, y0)和(x1, y1)，可通过插值公式计算出x处的y值。
2. 双线性插值：二维扩展的线性插值，对两个方向分别进行一次线性插值。在计算目标像素(f(i + u, j + v))时，可能用到两种方法：一是沿X和Y轴分别计算，如f(R1) = u * (f(Q21) - f(Q11)) + f(Q11)；二是通过插值因子和坐标计算四点权重求和。
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效果。
在处理图像变换时，选择合适的插值方法至关重要，它影响着图像的质量和细节保留。理解这些插值原理有助于我们在实际应用中优化图像处理效果。2024-08-17
