图像处理: 五种 插值法
Syntax
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst
| interpolation 选项 | 所用的插值方法 |
|---|---|
| INTER_NEAREST | 最近邻插值 |
| INTER_LINEAR | 双线性插值（默认设置） |
| INTER_AREA | 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。 |
| INTER_CUBIC | 4x4像素邻域的双三次插值 |
| INTER_LANCZOS4 | 8x8像素邻域的Lanczos插值 |
INTER_NEAREST | 最近邻插值
在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。
会在一定程度上损失 空间对称性（Alignment），在 RoI Pooling 中使用。
INTER_LINEAR | 双线性插值（默认设置）
在两个方向分别进行一次线性插值。
在图像处理的时候，我们先根据
srcX = dstX* (srcWidth/dstWidth)
srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)
来计算目标像素在源图像中的位置，这里计算的srcX和srcY一般都是浮点数，比如 f（1.2, 3.4）这个像素点是虚拟存在的，先找到与它临近的四个实际存在的像素点
（1，3） （2，3）
（1，4） （2，4）
写成 f(i+u,j+v) 的形式，则 u=0.2,v=0.4, i=1, j=3 。
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)
保证了 空间对称性（Alignment），在 RoI Align 中使用。
INTER_AREA | 使用像素区域关系进行重采样。
略。
INTER_CUBIC | 4x4像素邻域的双三次插值
略。
INTER_LANCZOS4 | 8x8像素邻域的Lanczos插值
在x，y方向分别对相邻的八个点进行插值，也就是计算加权和，所以它是一个8x8的描述子。
Code
# coding=utf-8
import cv2
"""
INTER_NEAREST | 最近邻插值
INTER_LINEAR | 双线性插值（默认设置）
INTER_AREA | 使用像素区域关系进行重采样
INTER_CUBIC | 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 | 8x8像素邻域的Lanczos插值
"""
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread("girl.jpg")
height, width = img.shape[:2]
# 缩小图像
size = (int(width*0.8), int(height*0.7))
shrink_NEAREST = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
shrink_LINEAR = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
shrink_AREA = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
shrink_CUBIC = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
shrink_LANCZOS4 = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
# 放大图像
fx = 1.2
fy = 1.1
enlarge_NEAREST = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
enlarge_LINEAR = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
enlarge_AREA = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_AREA)
enlarge_CUBIC = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
enlarge_LANCZOS4 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
# 保存图像
cv2.imwrite("shrink_NEAREST.jpg", shrink_NEAREST)
cv2.imwrite("shrink_LINEAR.jpg", shrink_LINEAR)
cv2.imwrite("shrink_AREA.jpg", shrink_AREA)
cv2.imwrite("shrink_CUBIC.jpg", shrink_CUBIC)
cv2.imwrite("shrink_LANCZOS4.jpg", shrink_LANCZOS4)
cv2.imwrite("enlarge_NEAREST.jpg", enlarge_NEAREST)
cv2.imwrite("enlarge_LINEAR.jpg", enlarge_LINEAR)
cv2.imwrite("enlarge_AREA.jpg", enlarge_AREA)
cv2.imwrite("enlarge_CUBIC.jpg", enlarge_CUBIC)
cv2.imwrite("enlarge_LANCZOS4.jpg", enlarge_LANCZOS4)Demo
原图像：
利用插值缩小
最近邻插值：
双线性插值（默认设置）：
使用像素区域关系进行重采样：
4x4像素邻域的双三次插值：
8x8像素邻域的Lanczos插值：
利用插值放大
最近邻插值：
双线性插值（默认设置）：
使用像素区域关系进行重采样：
4x4像素邻域的双三次插值：
8x8像素邻域的Lanczos插值：
