首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使PictureBox使用最近邻重采样?

在计算机图形中,重采样是一种处理图像缩放和旋转的方法,它可以使图像在缩放和旋转时保持清晰度和质量。最近邻重采样是一种简单的重采样方法,它通过将像素值从原始图像复制到新图像的相应位置来进行缩放和旋转。

要在C#中使用最近邻重采样,可以使用以下步骤:

  1. 创建一个新的Bitmap对象,其大小为所需的缩放大小。
  2. 使用Graphics对象的DrawImage方法将原始图像绘制到新的Bitmap对象上。
  3. 使用Graphics对象的Transform属性设置所需的旋转和缩放。
  4. 使用Graphics对象的DrawImage方法将原始图像绘制到新的Bitmap对象上。

以下是一个示例代码,演示如何使用最近邻重采样将一个图像缩放到新的大小:

代码语言:csharp
复制
using System.Drawing;
using System.Drawing.Drawing2D;

public static Bitmap ResizeImage(Image image, int width, int height)
{
    var destRect = new Rectangle(0, 0, width, height);
    var destImage = new Bitmap(width, height);

    destImage.SetResolution(image.HorizontalResolution, image.VerticalResolution);

    using var graphics = Graphics.FromImage(destImage);
    graphics.CompositingMode = CompositingMode.SourceCopy;
    graphics.CompositingQuality = CompositingQuality.HighQuality;
    graphics.InterpolationMode = InterpolationMode.NearestNeighbor;
    graphics.SmoothingMode = SmoothingMode.HighQuality;
    graphics.PixelOffsetMode = PixelOffsetMode.HighQuality;

    using var wrapMode = new ImageAttributes();
    wrapMode.SetWrapMode(WrapMode.TileFlipXY);
    graphics.DrawImage(image, destRect, 0, 0, image.Width, image.Height, GraphicsUnit.Pixel, wrapMode);

    return destImage;
}

在这个示例中,我们使用Graphics对象的InterpolationMode属性设置为InterpolationMode.NearestNeighbor,以使用最近邻重采样。我们还设置了其他属性,以确保图像在缩放和旋转时保持清晰度和质量。

请注意,最近邻重采样可能会导致图像失真和像素化,因此在某些情况下可能不是最佳选择。如果您需要更高质量的重采样,可以考虑使用其他重采样算法,例如双线性插值或双三次插值。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

教你如何用python解决非平衡数据建模(附代码与数据)

本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...对于这种问题该如何处理呢?简单粗暴的办法就是构造1:1的数据,要么将多的那一类砍掉一部分(即欠采样),要么将少的那一类进行Bootstrap抽样(即过采样)。...该算法的模拟过程采用了KNN技术,模拟生成新样本的步骤如下: 采样邻近算法,计算出每个少数类样本的K个近邻; 从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值; 构造新的少数类样本; 将新样本与原数据合成...; k_neighbors:指定近邻个数,默认为5个; m_neighbors:指定从近邻样本中随机挑选的样本个数,默认为10个; kind:用于指定SMOTE算法在生成新样本时所使用的选项...,该参数的目的是利用支持向量机分类器生成支持向量,然后再生成新的少数类别的样本; n_jobs:用于指定SMOTE算法在过采样时所需的CPU数量,默认为1表示仅使用1个CPU运行算法,即不使用并行运算功能

4.8K80

【小白学AI】八种应对样本不均衡的策略

采样resampling 上采样:简单上采样,SMOT,ADASYN 下采样:简单下采样,聚类Cluter,Tomek links 调整损失函数 异常值检测框架 二分类变成多分类 EasyEnsemble...2.1 采样(四种方法) 采样的目的就是让少的样本变多,或者是让多的样本变少。...极端的例子就是把一个样本复制100次,这样就有了一个100样本的数据库。模型训练出来很可能得到100%的正确率,但是这模型真的学到东西了吗?...方法2:使用K近邻,然后用K个样本的中心来代替原来K个样本。一直这样做,直到正样本的数量等于负样本的数量。...经过这样的处理,两类样本之间的分界线变得更加清晰,使少数类的存在更加明显。 下图是操作的过程。 ? 2.2 调整损失函数 调整损失函数的目的本身是为了使模型对少数量样本更加敏感。

1.2K10
  • 教你用Python解决非平衡数据问题(附代码)

    本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...对于这种问题该如何处理呢?简单粗暴的办法就是构造1:1的数据,要么将多的那一类砍掉一部分(即欠采样),要么将少的那一类进行Bootstrap抽样(即过采样)。...该算法的模拟过程采用了KNN技术,模拟生成新样本的步骤如下: 采样邻近算法,计算出每个少数类样本的K个近邻; 从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值; 构造新的少数类样本; 将新样本与原数据合成...,产生新的训练集; 为了使读者理解SMOTE算法实现新样本的模拟过程,可以参考下图和人工新样本的生成过程: 如上图所示,实心圆点代表的样本数量要明显多于五角星代表的样本点,如果使用SMOTE算法模拟增加少类别的样本点

    69420

    python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)

    何为样本分布不均: 样本分布不均衡就是指样本差异非常大,例如共1000条数据样本的数据集中,其中占有10条样本分类,其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖,此时属于严重的样本分布不均衡。...样本分布不均的解决方法: 过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来实现平衡,直接的方法是简单复制小样本数据,缺点是如果特征少,会导致过拟合的问题。...欠采样 通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡,直接的方法是随机去掉一些多数类样本来减小多数类的规模,缺点是会丢失多数类中的一些重要信息。...RandomOverSampler从少数类的样本中进行随机采样来增加新的样本使各个分类均衡 from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ros...y_resampled[0]).items()) # [(0, 163), (1, 163), (2, 163)] # BalancedBaggingClassifier 允许在训练每个基学习器之前对每个子集进行抽样

    3K30

    【愚公系列】2023年12月 GDI+绘图专题 图形图像编程基础

    为了对它初始化,可以使用一个已经存在的别人设计好了的图案,或使用常用的设计程序设计的自己的图案,同时应该使图案存储为常用图形文件格式,如BMP格式文件。...3.如何构造一个颜色对象? 4.打开图像有哪些方法? 5.如何转换图像格式?...别直接画在窗体是,弄一个PictureBox 画在这上面!~ 每次重画之前,可以绘一下PictureBox如: PictureBox1.Invalidate()....Refresh:强制控件使其工作区无效并立即绘自己和任何子控件。...==Invalidate + Update Invalidate: 使控件的特定区域(可以自己设置区域,从而提高性能)无效并向控件发送绘制消息 Update:使控件绘其工作区内的无效区域。

    73012

    【机器学习】类别不平衡数据的处理

    该库提供了一系列的采样技术、组合方法和机器学习算法,旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。...以下是对imbalanced-learn的详细介绍: 主要功能 采样技术:包括欠采样(如Tomek Links、Random Under Sampler等)、过采样(如SMOTE、ADASYN...特点 多样性:imbalanced-learn提供了多种不同的采样技术和组合方法,用户可以根据具体的数据集和需求选择合适的方法。...例如,使用pip安装imbalanced-learn的命令如下: pip install imbalanced-learn 3.2 过采样 随机过采样:随机在少数类别样本中选择一些样本,通过复制所选择的样本方式补充少数类别样本数量...计算每个样本的 K 个近邻 对每个少数样本,从其 K 近邻中随机选择若干个样本 在少数样本和选择的近邻样本之间的连线上选择一点作为新的样本 将新样本添加到少数类样本集中 示例代码:

    9210

    ·数据类别不平衡问题处理

    SMOTE算法是对随机过采样方法的一个改进算法,由于随机过采样方法是直接对少数类进行采用,会使训练集中有很多重复的样本,容易造成产生的模型过拟合问题。而SOMT算法的基本思想是对每个少数类样本 ?...上面式子表明,只有最近邻样本集中多数类多于少数类的那些 ? 才会被选中形成“危险集”(DANGER)。因此,DANGER集中的样本代表少数类样本的边界(容易被错分的样本)。...然后对DANGER集中使用SMOTE算法在边界附近产生人工合成少数类样本。 我们可以看出,如果 ? 。 即: ? 的所有k个最近邻样本都属于多类。...,可能会使用户体验不佳,但是将盗用误认为是正常使用,会使用户承受巨大的损失。...ROC曲线和AUC面积理解 3.如何选择 (1)在正负样本都非常少的情况下,应该采用数据合成的方式,例如:SMOTE算法和Borderline-SMOTE算法。

    3.4K50

    Github|类别不平衡学习资源(下)

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/142692473 这次介绍的是下面目录加粗的内容: 代码库/框架 Python R Java Scalar Julia 论文 综述 深度学习 数据采样...---- 数据采样采样 ROS [Code] - 随机过采样 SMOTE [Code] (2002, 9800+ 引用) ,合成少数类的过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling..., 2000+ 引用) [Code (SMOTE-Tomek)] [Code (SMOTE-ENN)] ,综合少数过采样技术和 Tomek 对压缩近邻/编辑近邻的修改; ?.../随机混合采样/ SMOTE / 修改版 SMOTE; UnderBagging [Code] (2003, 170+ 引用) ,基于 Bagging 的随机欠采样; 其他继承方法 EasyEnsemble...) / 使用 RUS 进行级联集成训练,同时迭代地删除分类很好的样本(BalanceCascade); ?

    84120

    一个企业级数据挖掘实战项目|教育数据挖掘

    本项目中,使用多种不平衡数据处理方法以及各种分类器,如决策树,逻辑回归,k近邻,随机森林和多层感知器的分类机器。...选用决策树为基分类器,并分别选择不使用数据采样使用SMOTE、SMOTEENN和SMOTETomek共三种数据采样方法,比较这四种情况下的模型评价指标AUC得分情况。...很明显地看到没有使用数据采样的模型得分最差只有0.54,而使用混合采样算法的两个结果的得分都比较理想,分别是0.973275和0.979196分。...本案例中可以得到如下几个结论 随机森林分类器在使用RENN及SMOTEENN采样处理后的数据时,模型效果均比较理想,AUC得分分别为0.94和0.98 采用SMOTEENN采样处理后的数据,在所有模型中均表现良好...本例使用清洗后的数据集,以探索数据变量的分布特征开篇,重点介绍了数据不平衡处理的各种方法,以及演示如何通过交叉验证方法选择合适的数据不平衡处理以及选择合适的机器学习分类模型。

    2K31

    【愚公系列】2023年11月 Winform控件专题 PictureBox控件详解

    ;调整图像大小可以使用PictureBox的SizeMode属性来控制图像如何适应控件大小,例如:pictureBox1.SizeMode = PictureBoxSizeMode.StretchImage...以下是一些使用Image属性的示例:从文件加载图像可以使用Image.FromFile方法从文件中加载图像,并将其赋值给PictureBox的Image属性,例如:pictureBox1.Image =...Properties.Resources.image;修改图像大小可以使用PictureBox的SizeMode属性来控制图像如何适应控件大小。...例如,可以将SizeMode属性设置为StretchImage,使图像适应PictureBox控件的大小:pictureBox1.SizeMode = PictureBoxSizeMode.StretchImage...使用方法:在Winform窗体中添加一个PictureBox控件。设置PictureBox控件的SizeMode属性,使图片按照指定大小进行显示。

    1.7K11

    SLAM面试问题大全

    至少两个方面),推导两者的求解过程及改进求解的方法 3,相机在纯旋转下,单应矩阵和基础矩阵怎么应用,单目怎么做到初始化和三角 测量 4,单目初始化的目的及两种方法 5,三角测量的过程及代码实现,有哪些不确定性及如何提高三角测量的精度...推导求解过程两种方法( SVD 分解和 BA) 17,解释相机投影误差,即间接法,推导投影误差的 J 18,经常说的雅克比有什么作用,它有哪几部分组成?...缺点及改进 EPNP 概述 21, PNP 与图优化的关系,即 PNP 中的顶点和边在图优化中的表示 02 — 加深理解 22,图像处理的目的,图像传输 的方式,什么是数字图像和模拟图像 23,解释图像的采样和量化...(最近邻采样和插值采样) 24,解释图像质量(层次,对比度,亮度,尺度,尺寸,饱和度,高斯卷积核) 25,像素之间的关系( 4 近邻, D 近邻, 8 近邻) 26,根据像素之间的关系解释像素之间的连通...33,解释特征描述子,基于直方图的描述子和二进制描述子,特点 34,特征匹配;距离度量(欧式距离,马氏距离,汉明距离)及匹配策略(最近邻搜索和最近邻距离比) 35,点的齐次坐标和向量齐次坐标的区别,应用

    1K10

    从传统到深度学习:浅谈点云分割中的图结构

    例如前景通常与背景高度纠缠在一起,另外真实世界的数据具有大量噪点,采样不均匀等特点,例如地面扫描的点密度在扫描方向上较为密集,而周围较为稀疏;机载扫描对几乎垂直的表面采样则很差。...此外,受设备自身技术参数的影响,使用不同设备采集得到的点云数据会导致不同物体之间的采样率存在相当大的差异,并且通常出现在同一物体的不同表面。...将来自V的所有N个最近邻对定义为集合M。 边界属性项反映了相邻点之间的距离函数,即: ? 其中, ? 以上部分可以说是老生常谈,其实最重要的是如何解决这个优化问题。...边缘特征是从粗糙的层0开始编码的,并逐渐被后来的层的点特征所精炼。不同层中的边缘要素也参与相应的点模块以提供上下文信息。 ? 图8 边缘向上采样的演示。...为了能够更好地展示领域知识,现向全体粉丝以及阅读者征稿,如果您的文章是3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人识别

    1.1K30

    分类机器学习中,某一标签占比太大(标签稀疏),如何学习?

    2.解决方法 2.1 采样 这是解决数据类别不平衡的简单、暴力的方法。 如果负样本太多,那就对负样本进行欠采样,就是随机的从负样本中抽取一部分样本,然后与正样本合并成训练集丢给模型训练。...具体做法:首先随机选取一个正样本,然后用K近邻选取一个与其相似的样本,取两样本的中值或者均值,作为新样本。这样生成的样本可一定程度降低模型过拟合的风险 (仍然可能过拟合) 。...Tips:如果你对K近邻有些陌生,可以参考我的这篇文章做个简单的回顾。...然后用9个模型分别去训练(可以使用有差异性的模型, 使预测精度更高),然后可以对9个模型的预测结果加权累加,作为最终的输出。...抽样不是必须的。 如果是multiclass的问题,我会建议必须做再平衡。因为这类问题通常需要模型回答正确分到哪个类。不做平衡容易导致结果倾斜到一个类上。 Binary有一些不同。

    2.6K20

    CARAFE:基于内容感知的特征(FEatures)重新组装

    因此,设计有效的特征上采样算子成为一个关键问题。 最常用的特征上采样算子是最近邻和双线性插值,它们采用像素之间的空间距离来指导上采样过程。...在所有任务上取得的显著增益表明,CARAFE是一种有效且高效的特征上采样算子,未来有很大的潜力成为强有力的研究基石。 2. 相关工作 上采样算子。最常用的上采样方法是最近邻插值和双线性插值。...它预测内核偏移量,而不是使用网格卷积内核。与动态滤波器类似,它也是一个参数算子,计算成本比CARAFE高24倍。它也对参数初始化很敏感。 4....在自顶向下的路径中,首先通过最近邻插值将低分辨率特征图上采样2倍,然后与高分辨率特征图进行融合,如图3所示。 我们提出在所有特征级别中用CARAFE替代最近邻插值。这一修改很平滑,无需额外更改。...我们进行了进一步的定性研究,以弄清楚CARAFE是如何工作的。我们使用训练好的采用CARAFE作为上采样算子的Mask RCNN模型,在图5中可视化了重组过程。

    9610

    如何用深度学习来做检索:度量学习中关于排序损失函数的综述

    学习后的嵌入可以进行搜索、最近邻检索、索引等。 ? 用排序损失训练的深度网络,使搜索和索引成为可能 这个综述比较了各种损失的公式和应用。综述分为两部分。第一部分对对比损失和三元组损失进行了对比。...对比损失 古老,简单的排序损失。这种损失使相似点和不同点之间的欧氏距离分别达到最小和最大。相似的点和不同的点被分成正样本对和负样本对。下图给出了它的公式,使用了一对点的嵌入(x_i,x_j)。...在困难采样中,只使用最远的正样本和最近的负样本。在下一个图中,n_3是锚a最近的负样本。因此,假设p是最远的正样本,损失将使用三元组(a,p,n_3)计算。...为了解决这两个限制,作者建议使用n的角度代替margin m,并在负样本点x_n处纠正梯度。不是基于距离把点往远处推,目标是最小化角度n,即,使三角形a-n-b在n点处的角度更小。...当使用一个新的检索任务和调整一个新的训练数据集的超参数(学习率和batch_size)时,我发现semi-hard三元组损失是稳定的。它没有达到最好的性能,但它是最不可能退化的。

    1.4K20

    SMOTE算法及其python实现

    SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术.它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N,对于每一个少数类样本x,从其k近邻中随机选择若干个样本,假设选择的近邻为xn。...因此如何确定K值,才能使算法达到最优这是未知的。 另外,该算法无法克服非平衡数据集的数据分布问题,容易产生分布边缘化问题。...由于负类样本的分布决定了其可选择的近邻,如果一个负类样本处在负类样本集的分布边缘,则由此负类样本和相邻样本产生的“人造”样本也会处在这个边缘,且会越来越边缘化,从而模糊了正类样本和负类样本的边界,而且使边界变得越来越模糊...这种边界模糊性,虽然使数据集的平衡性得到了改善,但加大了分类算法进行分类的难度.

    4.2K10

    geotrellis使用(十六)使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题

    在遥感中,采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。        简单的说采样就是根据栅格图中坐标点周围的一些值重新计算该点的值。...这里我们虽然没有进行降低分辨率操作但是由于改变了投影方式,各坐标点的数据肯定是要重新计算的,所以需要用到采样。那么为什么采样会造成边缘数据值出现偏差呢?        ...在Geotrellis中写好了以下几种采样方式: 编号 英文名称 中文名称 1 NearestNeighbor 邻近内插法 2 Bilinear 双线性内插法 3 CubicConvolution 三次卷积法内插...最近邻插值法是简单的插值方法。也称作零阶插值,就是令变换后像素值等于距它最近的输入像素值。所以采用该方法边缘值计算不会出现问题。        ...当然该方法不止能解决采样造成的问题,凡是涉及到边缘值计算的都可以采用该方法,下一篇文章我将讲解如何使用该方法解决瓦片计算过程中的边缘问题。

    1.3K40

    ​CVPR 2022丨特斯联AI提出:基于图采样深度度量学习的可泛化行人识别

    目前较热门的深度学习行人识别模型的方法包括分类(使用ID loss)、度量学习(使用pairwise loss或 triplet loss),以及它们的组合(例如ID + triplet loss)。...其基本思想是在每个epoch开始时为所有的类别构建一个最近邻关系图。...然后,通过随机选择一个类别作为锚点(anchor),同时选择其前k个最近邻类别来执行小批量采样,每个类别拥有相同K个实例,具体如图1(右)所示。...通过前述研究,团队证明了热门的PK采样器在深度度量学习中并不高效,因而提出了一种新的批量采样器,称为图采样器(GS),以帮助更有效地学习判别模型,通过构建所有类别的近邻图来进行信息采样,团队成功验证了所提出的方案...同时,借助有竞争性的基线,团队在可泛化行人识别领域获得了最优成绩,显著改善了其性能。同时,通过去除分类参数,并且仅使用小批量中样本的两两之间的距离来计算损失,训练时间得到大大缩减。

    60640
    领券