最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值.也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值. 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确.但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹. http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续

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:3*3 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(x,y)是这样

原文地址: https://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html --------------------------------------------------------------------------------- 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

OpenCV之C++入门 1.Visual Studio安装及环境配置与搭建 下载地址:https://my.visualstudio.com/Downloads?q=Visual,下载后按照说明安装即可 登录账号下载即可,建议下载Visual Studio 2017 专业版,本教程使用该版本完成 该教程笔记是本人整理的OpenCV学堂视频教程内容,感谢贾志刚老师的视频教程,下面是OpenCV 4.5.4及源码下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1HmWrX35P77

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间

函数介绍:    1.cvResize 改变图像大小     void cvResize(const CvArr *src, CvArr *dst, int interpolation)    函数说明:    第一个参数表示输入图像.    第二个参数表示输出图像.    第三个参数表示插值方法,可以有以下四种:     CV_INTER_NN - 最近邻插值,    CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)    CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

上一篇主要介绍了图像拼接的一些原理和方法,这一篇将主要介绍步骤和例程: 接上一篇: 基于特征的接拼方法,分为四个步骤 1.特征检测:从图像中检测出显著且独特的图像特征,诸如:闭合区域,直线段,边缘,轮廓,点等. 2.特征匹配:从相似度确定图像之间特征的对应关系,又分为如下几类: 2.1:使用空域关系的方法 2.2:使用不变描述符的方法 2.3:松弛方法 2.4:金字塔和小波方法 3.变换模型的估计:变换函数选择和函数参数估计 4.图像变换和重采样:可以通过前向或后向的方式来实现,插值的方法有最近

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

主要介绍函数resize(); 图像缩放的效果图如下: 主程序代码及函数解释如下所示: /************************************************************************/ /* OpenCV图像缩放使用的函数是:resize void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INT

目前流行的深度学习库有Caffe,Keras,Theano,本文采用谷歌开源的曾用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow. 1:安装Tensorflow 最早TensorFlow只支持mac和Linux系统,目前也支持windows系统,但要求python3.5 (64bit)版本.TensorFlow有cpu和gpu版本,由于本文使用服务器是NVIDIA显卡,因此安装gpu版本,在cmd命令行键入 pip install --upgrade tensorflow-gpu 如果出

imrersize函数: 用法:imresize(图像I,method,倍数) 'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值 使用方法: clear; lena=imread('a1.bmp'); %以下三行指定缩放倍数为0.5,即长宽各变为原始图像的0.5倍, %分别使用三种插值方法,即最近邻插值(默认).双线性插值.双三次插值 lena0_5_1=imresize(lena,0.5);% lena0_5_2=imresize(lena,0.

http://f.dataguru.cn/thread-725364-1-1.html 很有用的一个帖子 转自:http://blog.csdn.net/xidianzhimeng/article/details/10470839 OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器: opencv_haartraining 和opencv_traincascade.opencv_traincascade 是一个新程序,使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写.这二者主要的区别是 opencv_t

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

atitit.java thumb生成高质量缩略图 php .net c++ 1. 图像缩放(image scaling)---平滑度(smoothness)和清晰度(sharpness) 1 2. 图片缩放原理与opencv的处理方法 1 3. 最近邻插值(简单,不推荐) 2 4. 双线性插值 3 5.  三次卷积插值 3 6. java-image-scaling是一个开源高质量的图像缩略图类 4 7. Thumbnailator    百度8w 4 8. javashop中Jmagick缩

导言:本系列博客目的在于能够在vs快速上手opencv,理论知识涉及较少,大家有兴趣可以查阅其他博客深入了解相关的理论知识,本博客后续也会对图像方向的理论进一步分析,敬请期待:) PS:官方文档永远是最好的入门资料,逐步提高英文阅读能力也很重要:) 官方文档传送门: [英]http://www.docs.opencv.org/2.4.6/# [中]http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html

转自:https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8205121.html 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 cvResize () 原型: voidcvResize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR ); 说明: src 表示输入图像.dst表示输出图像.intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值,CV_INTER_LINEAR