主要可以分为两类,一类是线性图像插值方法,另一类是非线性图像插值方法,如上图所示。
2.1 最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) —— 零阶插值法
https://github.com/AndroidDeveloperLB/AndroidJniBitmapOperations
比如精细的图形拾取(尤其是一些没有填充只有描边的图形)。如果光标点到最近点的距离小于某个阈值,计算图形就算被选中。
寄语:本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理,并以图像缩放为例,对原理进行了C++及Python实现。
看了好几篇关于双线性插值算法的博文,解释得都不好理解,不过下面这篇博文就解释得很好,以下内容均参考这篇:
最近邻插值,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到最相邻的整数点,作为插值后的输出。
插值法在图像处理和信号处理、科学计算等领域中是非常常用的一项技术。不同的插值函数,可以根据给定的数据点构造出来一系列的分段函数。这一点有别于函数拟合,函数拟合一般是指用一个给定形式的连续函数,来使得给定的离散数据点距离函数曲线的总垂直距离最短,不一定会经过所有的函数点。比如在二维坐标系内,用一条直线去拟合一个平面三角形所对应的三个顶点,那么至少有一个顶点是不会落在拟合出来的直线上的。而根据插值法所得到的结果,一定是经过所有给定的离散点的。本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口,来看下两者的不同实现方案。
比较常用的插值算法有这么几种:最邻近插值,双线性二次插值,三次插值,Lanczos插值等等
这次的文章内容关于如何在嵌入空间变形中得到更好插值效果, 由于题目长度限制名字没有写全, 全名是《Phong Deformation: A better C^0 interpolant for embedded deformation》.这篇文章的主要贡献是利用了两种简单的插值方法加权平均得到了更好的插值效果, 整体的计算代价不会那么大却大大提高了嵌入变形的渲染效果, 未来可期.
在两个方向分别进行一次线性插值(首先在一个方向上使用线性插值,然后再在另一个方向上使用线性插值执行双线性插值。尽管每个步骤在采样值和位置上都是线性的,但是插值总体上不是线性的,而是在采样位置上是二次的。)
Resize 图像缩放是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小,是图像处理的一种。 图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法,它是根据原图像和目标图像的尺寸,计算缩放的比例,然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素,过程中自然会产生小数,这时就采用四舍五入,取与这个点最相近的点。 除此之外,还有双线性插值算法。 双线性插值,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 其公式如下:f(i+u,j+v) =(1-u)(1-v)f(i
MarkPoint是什么效果?如上图,一闪一闪亮晶晶的效果,这是在Echarts中对应的效果。我最早看到的是腾讯的一个Flash的版本,显示当前QQ在线人数的全国分布效果,感觉效果很炫,当时也在想,怎么用JS,HTML5来做出类似的效果,但说实话,没什么思路,甚至怀疑JS是否做不出来这种逼真的效果来。终于看到Echarts中提供了这个功能。下面就扒开她绚丽的衣着,一起走进MarkPoint的世界。 数据 首先还是先看看数据上的逻辑。上图是一个数据格式,placeList包括每一个关键点的名称和坐标位置,而
本期我们将介绍两种图像处理算法,该算法能够去除CCD相机捕获的图像中由于Bayer滤波器引起的马赛克问题。在图1中,我们根据Bayer滤波器显示了bgrg像素排列。如图所示,对于红色通道和蓝色通道,我们仅保留25%的像素。对于绿色通道,保留50%的像素。为了去除图像马赛克,我们将对丢失的像素进行插值。我们使用两种不同的算法对Beyer图像进行去马赛克处理。
在播放视频时,常遇到视频尺寸与画布尺寸不一致的情况。为了让视频按比例填充画布,需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1、原理 在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛。 越是简单的模型越适合用来举例子,我们就举个简单的图像:33 的256级灰度图。假如图像的象素矩阵如下图所示(这个原始图把它叫做源图,Source): 234 38 22 67 44 12 89 65 63 这 个矩阵中,元素坐标
视频行业常见的分辨率有 QCIF(176x144)、CIF(352x288)、D1(704x576 或 720x576),还有 360P(640x360)、720P(1280x720)、1080P(1920x1080)、4K(3840x2160)、8K(7680x4320)等。
数学上定义:线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式,其在插值节点上的插值误差为0; 在图片上,我们利用线性插值的算法,可以减少图片的锯齿,模糊图片;
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记(五)阵列插值-由 32*24 像素到 512*384 像素
思路是,让起点基于圆心旋转 PI * 2 / count 度数的倍数,执行 count - 1 次,拿到所有的点。
双线性插值,是一种比较重要的插值方法,尤其在数字图像处理领域。本篇博文分为三个部分:一是双线性插值的算法推导,二是双线性插值的算法实现,三是算法的运行结果。
RolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map,先贴出一张图,接着通过这图解释RoiPooling的工作原理。
上一篇推送中,为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法,在本次推送中,二白继续为大家介绍余下的方法。
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便,同时还提供多种插值方法可供选择。首先来看图像放缩,通过OpenCV核心模块API函数resize即可实现图像的放大与缩小。 一:图像放缩(zoom in/out) 函数resize相关API参数介绍 -src表示输入图像,类型一般是Mat类型 -dst表示输出图像,类型一般是Mat类型 -dsize表示输出图像大小,如果是零的话表示从fx与fy两个参数计算得到 dsize= Size(round(src.cols*fx), r
定义: 又称双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向上分别进行一次线性插值。 对于一个目的像素,设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i、j均为浮点坐标的整数部分,u、v为浮点坐标的小数部分,是取值[0,1)区间的浮点数),则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为 (i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定,即:f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1) 其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素值,以此类推。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在
内容一览:通过硬件或软件方法,提高原有图像的分辨率,让模糊图像秒变清晰,就是超分辨率。随着深度学习技术的发展,图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用,也愈发广泛。
双线性插值,又称为双线性内插。在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。
参考: https://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/46545329 数字图像处理
在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值,其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究,今天探究并记录一下原理和自己的理解。
最近在做一个目标检测项目,用到了Mask RCNN。我仅仅用了50张训练照片,训练了1000步之后进行测试,发现效果好得令人称奇。就这个任务,很久之前用yolo v1训练则很难收敛。不过把它们拿来比当然不公平,但我更想说的是,mask RCNN效果真的很好。
这种类型的插值是最基本的。我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设,我们从0开始索引像素的值。下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0),' 20 ':(1,0),' 30 ':(0,1),' 40 ':(1,1)}
插值法又称“内插法”,是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值,作出适当的特定函数,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值,这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式,就称它为插值多项式。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在$U-V$坐标,又称纹理坐标,并且规定坐标范围是0~1。
MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method')
小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊
一,高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作,用于减少图像细节,平滑图像。简单来说,高斯模糊的处理过程,是让图像每个像素都取周边像素的平均值,是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊,就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值,每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊,每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ,对应不同的函数图像,如图3。另外正态分布函数中
作者 | 大饼博士X 本文具体介绍Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks,相当于在传统的一层Convolution中间,装了一个“插件”,可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性。 理论上,作者希望可以减少CNN的训练数据量,以及减少做data argument,让CNN自己学会数据的形状变换。相信这篇论文会启发很多新的改进,也就是对卷积结构作出更多变化,还是比较有创意的。 背景知识:仿射变换、双线性插值 在理解
图像缩放有多种算法。最为简单的是最临近插值算法,它是根据原图像和目标图像的尺寸,计算缩放的比例,然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素,过程中自然会产生小数,这时就采用四舍五入,取与这个点最相近的点。
当我们在移动终端上滑动页面,手指离开屏幕后,页面的滚动并不会马上停止,而是在一段时间内继续保持惯性滚动,并且滑动阻尼感和持续时间与滑动手势的幅度成正比。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python分段线性插值_Python实现分段线性插值,希望能够帮助大家进步!!!
在图像处理中,双线性插值算法的使用频率相当高,比如在图像的缩放中,在所有的扭曲算法中,都可以利用该算法改进处理的视觉效果。首先,我们看看该算法的简介。
文章目录 一、线性插值动画示例 二、非线性插值动画示例 三、动画计算方式 四、时间经过分数 ( Elapsed Fraction ) 五、插值分数 ( Interpolated Fraction ) 六、类型估值器 ( TypeEvaluator ) 一、线性插值动画示例 ---- 📷 线性插值动画示例 : 1.动画内容 : 上图描述了一个假设的组件 , 修改其 x 属性生成动画 , 该属性代表组件在屏幕上水平方向的位置 ; 2.动画时长 : 40ms ( 毫秒 ) , 动画从开始到结束 , 持续时间 40
命令1 interp1 功能 一维数据插值(表格查找)。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。 x:原始数据点 Y:原始数据点 xi:插值点 Yi:插值点 格式 (1)yi = interp1(x,Y,xi) 返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量x 与Y 的内插值决定。参量x 指定数据Y 的点。 若Y 为一矩阵,则按Y 的每列计算。yi 是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。 (2)yi = interp1(Y,xi) 假定x=1:N,其中N 为向量Y 的长度,或者为矩阵Y 的行数。 (3)yi = interp1(x,Y,xi,method) 用指定的算法计算插值: ’nearest’:最近邻点插值,直接完成计算; ’linear’:线性插值(缺省方式),直接完成计算; ’spline’:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值; ’pchip’:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数pchip,用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。该方法保留单调性与数据的外形; ’cubic’:与’pchip’操作相同; ’v5cubic’:在MATLAB 5.0 中的三次插值。 对于超出x 范围的xi 的分量,使用方法’nearest’、’linear’、’v5cubic’的插值算法,相应地将返回NaN。对其他的方法,interp1 将对超出的分量执行外插值算法。 (4)yi = interp1(x,Y,xi,method,’extrap’) 对于超出x 范围的xi 中的分量将执行特殊的外插值法extrap。 (5)yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval) 确定超出x 范围的xi 中的分量的外插值extrapval,其值通常取NaN 或0。 例1
dst - 目标图像。当参数dsize不为0时,dst的大小为size;否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定。dst的类型(type)和src图像相同
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