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图像处理之三种常见双立方插值算法

详解几种常见的双立方插值技术!好东西记得分享 图像插值技术概述图像插值技术在图像几何变换、透视变换等过程中是必不可少的技术环节,可以说像素插值方法最终决定变换之后的图像质量高低。...常见的插值方法有临近点插值双线性插值双立方插值内插值三角插值等插值方法。 其中双立方插值效果比较好而在很多高质量图像变换中得到广泛应用,根据插值之后效果的不一样的,双立方插值可以分为几种插值方式。...首先来看一下双立方插值基本解释与说明。双立方插值计算涉及到16个像素点,其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像中的包含小数部分的像素坐标,dx表示X方向的小数坐标,dy表示Y方向的小数坐标。...具体可以看下图:根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出,双立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。其中R(x)表示插值表达式,可以根据需要选择的表达式不同。...,都有一定模糊这里时候可以通过后续处理实现图像锐化与对比度提升即可得到Sharpen版本当然也可以通过寻找更加合适的R(x)函数来实现双立方卷积插值过程时保留图像边缘与对比度。

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关于Matlab插值的问题,这些应该够用了吧

Matlab插值方法 一、散点数据插值 1.1 简要举例 1.2 可选的插值方法 二、网格数据插值 2.1 简要举例 2.2 可选插值方法 总结及参考 一、散点数据插值 使用场景:用站点数据插值成网格数据时...注意:可以选择插值方法和“外插方法” Method 说明 连续性 ‘linear’(默认值) 线性插值 C0 ‘nearest’ 最近邻点插值 不连续 ‘natural’ 自然邻点插值 C1(样本点处除外...比 ‘linear’ 需要更多内存和计算时间 ‘cubic’ 三次插值。在查询点插入的值基于各维中邻点网格点处数值的三次插值。插值基于三次卷积。...比 ‘linear’ 需要更多内存和计算时间 ‘makima’ 修正 Akima 三次 Hermite 插值。在查询点插入的值基于次数最大为 3 的多项式的分段函数,使用各维中相邻网格点的值进行计算。...为防过冲,已修正 Akima 公式。 C1 每一维需要至少 2 个点。产生的波动比 ‘spline’ 小,但不像 ‘pchip’ 那样急剧变平。

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    MatLab函数interp1、interp2、interp3、interpn

    ’ 修改后的 Akima 三次 Hermite 插值 C1C^1C1 1.至少需要 2 个点2.产生的波动比 ‘spline’ 小,但不像 ‘pchip’ 那样急剧变平3.计算成本高于 ‘pchip’,...采用线性插值方法计算查询点处的插值函数值。...(各个维度间隔不要求相等)2.每个维度至少需要 4 个点3.比 ‘linear’ 需要更多内存和计算时间 ‘makima’ 修改后的 Akima 三次 Hermite 插值 C1C^1C1 1.每个维度至少需要...(各个维度间隔不要求相等)2.每个维度至少需要 4 个点3.比 ‘linear’ 需要更多内存和计算时间 ‘makima’ 修改后的 Akima 三次 Hermite 插值 C1C^1C1 1.每个维度至少需要...(各个维度间隔不要求相等)2.每个维度至少需要 4 个点3.比 ‘linear’ 需要更多内存和计算时间 ‘makima’ 修改后的 Akima 三次 Hermite 插值 C1C^1C1 1.每个维度至少需要

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    MATLAB 插值与拟合

    一.插值 1.1维插值函数 (1)通用接口: 进行1维插值:vq=interp1([x,]v,xq[,method,extrapolation) #参数说明: x,v:分别指定样本点的x,...:指定插值方法;可为'linear'(默认值;分段线性插值)/'nearest'(最近邻点插值)/'next'(下1个邻点插值)/'previous'(上1个邻点插值)/'pchip'(保形分段3次插值...)/'cubic'(保形分段3次插值)/'v5cubic'(用于MATLAB5的3次卷积)/'makima'(修正了Akima公式的3次埃尔米特插值)/'spline'(3次样条插值) #注意...:x等距时可使用快速插值,此时指定method为'*linear'等 extrapolation:指定外插策略;可为'extrap'(使用method计算)/标量值(返回该值)/NaN(默认值;返回...): pchip() (4)分段多项式插值: mkpp() 2.2维插值 (1)通用接口: interp2() 二.拟合 1.1元多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting):

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十六)

    如在 scipy 插值文档和参考指南中指定。适当的插值方法将取决于数据类型。 提示 如果您处理的是以增长速度增长的时间序列,请使用method='barycentric'。...如果您有接近累积分布函数的值,请使用method='pchip'。 若要填充缺失值以实现平滑绘图,请使用method='akima'。...如在 scipy 插值文档和参考指南中指定的。适当的插值方法将取决于数据类型。 提��� 如果你处理的时间序列以递增速率增长,请使用method='barycentric'。...如果您有近似累积分布函数的值,请使用method='pchip'。 为了填补缺失值以实现平滑绘图的目的,请使用method='akima'。...如果您拥有近似累积分布函数的值,请使用 method='pchip'。 若要使用 method='akima' 填充缺失值以获得平滑的绘图效果。

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    Kaggle知识点:缺失值处理

    barycentric:重心插值 polynomial:多项式 krogh, piecewise_polynomial, spline, pchip, akima: SciPy 类似名称的插值方法。...krogh: 克罗格插值 piecewise_polynomial: 分段多项式 spline: 样条插值 pchip: 立方插值 akima: 阿克玛插值 from_derivatives:指interpolate.BPoly.from_derivatives...三次样条插值(method=’spline’):通过数据点拟合出三次样条曲线,计算给定的插值点在曲线上的值作为插值结果。...立方插值(method=’pchip’ or ‘cubic’):通过分段立方Hermite插值方法计算插值结果。 选择一种插值方法时,考虑的因素包括运算时间、占用计算机内存和插值的光滑程度。...一般来说: 邻近点插值方法的速度最快,但平滑性最差; 线性插值方法占用的内存较邻近点插值方法多,运算时间也稍长,与邻近点插值不同,其结果是连续的,但顶点处的斜率会改变; 三次样条插值方法的运算时间最长,

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    java数据结构——集合框架及Collection、Map接口的介绍

    1.集合框架 Java 集合框架 Java Collection Framework ,又被称为容器 container ,是定义在 java.util 包下的一组 接口 interfaces 和其实现类...elements Set : 元素不能重复,背后隐含着查找/搜索的语义 ,不要求顺序(1,2,3与3,2,1是相同的set) SortedSet : 一组有序的不能重复的元素 List : 线性结构,...里面的元素是相对有序的,可以在中间插入删除 Queue : 队列,元素之间相对有序,只能头插,头删,尾插,尾删 Deque : 双端队列 实现过程:、 1.实例一个Collection 对象,他是一个接口...来寻找value 反向不行 4.使用get根据key找一下value 注意:此处找“宣委”时未找到,但如果我们想添加这个未找到的元素,则需要使用getOrDefault方法,返回默认值...5.使用 contains 判断是否存在 containsKey:是查找key的值,比较高效 containsValue:是查找value的值,比较低效 6.循环遍历Map 注:

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    数控系统常见术语详解,机加工人士必备资料

    双驱动控制(Tandem control) 对于大工作台,一个电动机的力矩不足以驱动时,可以用两个电动机协同驱动。两个轴中一个是主动轴,另一个为从动轴。...手动绝对值开/关(Manual absolute ON/OFF) 用来决定在自动运行时,进给暂停后用手动移动的坐标值是否加到自动运行 的当前位置值上。...该轴与其它进给轴联动进行插补,加工任意曲线。...CNC随时监视两个轴的移动位置,但是并不对两者的误差进行补偿,如果两轴的移动位置超过参数的设定值,CNC即发出报警,同时停止各轴的运动。该功能常用于大工作台的双轴驱动。...加工中使用的刀具到达寿命值时可自动或人工更换上同一组的下一把刀具,同一组的刀具 用完后就使用下一组的刀具。刀具的更换无论是自动还是人工,都必须编制梯形图。

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    17、将数据渲染到组件(列表渲染、模板语法、父子组件之间的传值)

    Ewall1106/mall(请选择分支17) 1、基础语法 (1)v-for语法 https://cn.vuejs.org/v2/guide/list.html 我们用 v-for 指令根据一组数组的选项列表进行渲染...vue官网 (2)模板语法 https://cn.vuejs.org/v2/guide/syntax.html 我们获取到的值要用模板语法将值插入到页面中, 数据绑定最常见的形式就是使用Mustache...语法 (双大括号) 的文本插值: Message: {{ msg }} (3)父子组件之间的传值 https://cn.vuejs.org/v2/guide/components-props.html...子组件接收值 ③ 接下来就是用v-for循环把数据渲染到页面上 ? 数据渲染 ok,至此为止,父子组件的基本传值就是这样了。 (3)分类模块 跟轮播图组件渲染数据的模式大同小异,不过多阐述。 ?...分类模块数据渲染 (4)推荐模块 这是除了使用前面提到的列表渲染外,就是使用Mustache语法 (双大括号) 的文本插值了。 ?

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    模型难复现不一定是作者的错,最新研究发现模型架构要背锅丨CVPR 2022

    可视化ResNet-18的双下降现象 双下降(Double Descent)是一个有趣的概念,描述是测试/训练误差与模型大小的关系。...训练出的两组模型,其中一组使用无噪声标签(label noise)的训练集,另一组则带有20%的噪声标签。 最终,在第二组模型中观察到了明显的双下降现象。...也就说,双下降现象是由噪声标签情况下决策区域的过度碎片引起的。...具体来说,当k接近/达到10 (也就是插值阈值)时,由于模型此时拟合了大部分训练数据,决策区域被分割成很多小块,变得“混乱和破碎”,并不具备可重复性;此时模型的分类功能存在明显的不稳定性。...模型的可复现性得分如下: 同样可以看到,在参数化不足和过参数化的情况下,整个训练过程的可复现性很高,但在插值阈值处会出现“故障”。

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    链表操作详解

    一、单链表和双向链表基本介绍 (1)什么是单链表 单链表是一种链式存取的数据结构,用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。...(2)什么是双链表 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。...i = 0; i < MAX_OP; i++)//MAX_OP为7,表示七次插入 { int pos = rand() % (i + 2), val = rand() % 100;//插入位置与值随机...(sizeof(LTNode));//开辟新节点 p->pre = p;//前后指针都指向自己 p->next = p; p->data = n; return p;//返回新节点 } (3)双链表头插...pre = node;//头指针前驱指向新节点 tail->next = node;//尾节点指向新节点 node->pre = tail;//新节点前驱指向尾节点 return; } (4)双链表尾插

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    双二面角耦合力场项的计算

    拿到这个表之后,我们需要对它做一个连续化处理,也就是使用所谓的插值法,这里选用的是三次样条插值。...4&&1 \end{matrix}\right)^{-1}\left( \begin{matrix} y_1\\y_2\\y_3\\y_4 \end{matrix} \right) 如此一来我们就把一组离散的数据插值成一个可以求导的连续函数...: f(x)=ax^3+bx^2+cx+d\\ \frac{df}{dx}=3ax^2+2bx+c 双三次插值 回到双二面角耦合相互租用的场景,我们按照15度一个点,对整个二面角的自变量空间做了一个离散化...这时候需要用到双三次样条插值法。我们假设需要插值的点处在某一个方格子中间,注意不是格点了,是在某一个方格子的中间。那么此时我们可以以这个方格的位置为中心,构造出一个九宫格。...然后在分子模拟的过程中使用插值的方案,对相关的条目进行计算,例如使用双三次样条插值。但其实这种插值算法的使用有可能导致一些其他的问题,比如深度学习中可能会经常提到的“过拟合”问题。

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    模型难复现不一定是作者的错,最新研究发现模型架构要背锅丨CVPR 2022

    可视化ResNet-18的双下降现象 双下降(Double Descent)是一个有趣的概念,描述是测试/训练误差与模型大小的关系。...训练出的两组模型,其中一组使用无噪声标签(label noise)的训练集,另一组则带有20%的噪声标签。 最终,在第二组模型中观察到了明显的双下降现象。...也就说,双下降现象是由噪声标签情况下决策区域的过度碎片引起的。...具体来说,当k接近/达到10 (也就是插值阈值)时,由于模型此时拟合了大部分训练数据,决策区域被分割成很多小块,变得“混乱和破碎”,并不具备可重复性;此时模型的分类功能存在明显的不稳定性。...模型的可复现性得分如下: 同样可以看到,在参数化不足和过参数化的情况下,整个训练过程的可复现性很高,但在插值阈值处会出现“故障”。

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    仿真小白必须知道的!有限元法-它是什么?FEM和FEA解释

    此外,离散化的主要目标之一也是将积分形式转化为一组矩阵方程,这些方程可以用众所周知的矩阵代数理论来求解。 域被划分为称为“元素”的小块,每个元素的角点称为“节点”。在节点处计算未知泛函u(X)。...为每个元素定义插值函数,对元素内部的值使用节点值进行插值。这些插值函数也常被称为形状函数或ansatz函数。...因此,未知泛函u(X)可以简化为 其中,nen是元素中的节点数,Ni和UI分别是与节点I相关联的插值函数和未知数。...同样,也可以对其他函数v(X)和f(X)进行弱形式的插值,以便将弱形式重写为 求和格式可转化为矩阵积,并可重写为 弱形式现在可以归结为矩阵形式[K]{u}={f}。...插值函数的选择需要大量的数学知识(如Hilbert和Sobolev)。关于这方面的更多细节,本文所列的参考资料“如何学习有限元分析?“建议。

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    vue白话文,因为vue很重要

    三、语法 3.1 插值 文本插值是最基本的形式,用双大括号{{ }},如下代码: ? 3.2 指令 指令是带有v-前缀的特殊性,主要绑定表达式,也就是javascript表达式和过滤器。...v-html 监听事件指令 v-on 属性绑定指令 v-bind 表单输入绑定指令 v-model 计算属性 条件渲染:v-if 和 v-show的区别 1、v-text和v-html的区别 用v-html指令插值...用v-text指令插值 将上图的v-html改成v-text,其他不变。 ? ?...2、改变插值 如果是要改变插值的话,如下: ? 效果:点击“我是标题”,变成“哈哈哈”。 3、属性绑定指令 v-bind v-bind 指令可以用于响应式地更新 HTML 属性: ?...7、列表渲染:v-for v-for 指令根据一组数组的选项列表进行渲染 ? 效果: ? 入门教程到这里基本就差不多了,你们都掌握了吗?

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