文章目錄

• • 何為內插——最近鄰插值，引用自《數字圖像處理——第三版》
  • 代碼演示
  • • 1、設置縮放倍數來放大、縮小圖像
    • 2、設置圖片最終分辨率來放大、縮小圖像
    • 代碼中使用的源圖
  • 20200625 注意bug

何為內插——最近鄰插值，引用自《數字圖像處理——第三版》

代碼演示

1、設置縮放倍數來放大、縮小圖像

# -*- coding: utf-8 -*- """ @File : 最近鄰插值.py @Time : 2020/6/23 9:53 @Author : Dontla @Email : sxana@qq.com @Software: PyCharm """ import cv2 as cv import numpy as npdef nni(img, scale):srcH, srcW, _ = img.shapedstH, dstW = round(srcH * scale[0]), round(srcW * scale[1])img_ = np.zeros((dstH, dstW, 3), dtype=np.uint8)# 列外層，行內層# for i in range(dstH - 1): # 錯了，不用減一for i in range(dstH):# for j in range(dstW - 1): # 錯了，不用減一for j in range(dstW):img_[i, j] = img[round(srcH * i / dstH), round(srcW * j / dstW)]return img_# 在這里設置放大倍數(縱，橫) scale = 0.3, 0.5 # print(type(scale)) # <class 'tuple'> img = cv.imread('Lenna_clip.jpg') img_ = nni(img, scale) cv.imshow('win1', img) # 現實原圖 cv.imshow('win2', img_) # 顯示縮放后的圖 cv.waitKey(0)

運行結果：

可見圖片按照我們的要求，縱向變成了原來的0.3倍，橫向變成了原來的0.5倍

2、設置圖片最終分辨率來放大、縮小圖像

# -*- coding: utf-8 -*- """ @File : 最近鄰插值.py @Time : 2020/6/23 9:53 @Author : Dontla @Email : sxana@qq.com @Software: PyCharm """ import cv2 as cv import numpy as npdef nni(img, resolution):srcH, srcW, _ = img.shapedstH, dstW = resolutionimg_ = np.zeros((dstH, dstW, 3), dtype=np.uint8)# 列外層，行內層for i in range(dstH - 1):for j in range(dstW - 1):img_[i, j] = img[round(srcH * i / dstH), round(srcW * j / dstW)]return img_# 在這里設置圖片最終分辨率（縱，橫） resolution = 300, 600 # print(type(scale)) # <class 'tuple'> img = cv.imread('Lenna_clip.jpg') img_ = nni(img, resolution) cv.imshow('win1', img) cv.imshow('win2', img_) cv.waitKey(0)

結果：

可見圖片按照我們的要求，將圖片最終分辨率縮放成了600×300

代碼中使用的源圖

參考文章1：圖像處理中的“內插”是什么？插值、圖像內插值、圖像間插值、重取樣（用已知數據來估計未知位置的數值的處理）（最近鄰內插法、雙線性內插）

參考文章2：最近鄰插值（nearest neighbor）-----python

20200625 注意bug

注意以上代碼可能有bug，當圖片橫向或縱向放大時，使用round()函數有可能會使得靠近邊緣的像素下標越界導致報錯，如果要優化，需增加if判斷！！！！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【图像处理】图像内插“最近邻插值 最近邻内插法（Nearest Neighbour Interpolate）”代码演示（调整图像大小、放大、缩小）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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