图像处理: 五种 插值法

参考：https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78822026

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)

 
   
   
   
   

 
   
   
   
   

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：