给出python分别用最近邻法和双线性插值法将80*60的小图放大至800*600,并分别截取边缘区域与原图相比较的代码示例

时间: 2023-06-02 17:04:33 浏览: 49
以下是用最近邻法放大图像的代码示例: ```python import cv2 img = cv2.imread('small_image.jpg') # 放大图像 img_resized = cv2.resize(img, (800, 600), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 截取边缘区域 edge = img_resized[10:70, 10:90] # 显示图像 cv2.imshow('resized', img_resized) cv2.imshow('edge', edge) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以下是用双线性插值法放大图像的代码示例: ```python import cv2 img = cv2.imread('small_image.jpg') # 放大图像 img_resized = cv2.resize(img, (800, 600), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 截取边缘区域 edge = img_resized[10:70, 10:90] # 显示图像 cv2.imshow('resized', img_resized) cv2.imshow('edge', edge) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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最近邻插值、双线性插值及双三次插值方法python

以下是最近邻插值、双线性插值以及双三次插值的Python实现: 最近邻插值: ```python import numpy as np from PIL import Image def nearest_neighbor_interpolation(img, ratio): ''' img: numpy array of shape (height, width, channel) ratio: interpolation ratio ''' height, width, channel = img.shape new_height = int(height * ratio) new_width = int(width * ratio) new_img = np.zeros((new_height, new_width, channel), dtype=np.uint8) for i in range(new_height): for j in range(new_width): x = int(i / ratio) y = int(j / ratio) new_img[i, j, :] = img[x, y, :] return new_img ``` 双线性插值: ```python import numpy as np from PIL import Image def bilinear_interpolation(img, ratio): ''' img: numpy array of shape (height, width, channel) ratio: interpolation ratio ''' height, width, channel = img.shape new_height = int(height * ratio) new_width = int(width * ratio) new_img = np.zeros((new_height, new_width, channel), dtype=np.uint8) for i in range(new_height): for j in range(new_width): x = i / ratio y = j / ratio x1 = int(x) x2 = x1 + 1 y1 = int(y) y2 = y1 + 1 if x2 >= height: x2 = height - 1 if y2 >= width: y2 = width - 1 f11 = img[x1, y1, :] f12 = img[x1, y2, :] f21 = img[x2, y1, :] f22 = img[x2, y2, :] dx = x - x1 dy = y - y1 new_img[i, j, :] = (1 - dx) * (1 - dy) * f11 + dx * (1 - dy) * f21 + (1 - dx) * dy * f12 + dx * dy * f22 return new_img ``` 双三次插值: ```python import numpy as np from PIL import Image def bicubic_interpolation(img, ratio): ''' img: numpy array of shape (height, width, channel) ratio: interpolation ratio ''' def cubic(x, a): if abs(x) <= 1: return (a + 2) * abs(x) ** 3 - (a + 3) * abs(x) ** 2 + 1 elif 1 < abs(x) <= 2: return a * abs(x) ** 3 - 5 * a * abs(x) ** 2 + 8 * a * abs(x) - 4 * a else: return 0 def get_index(x, length): if x < 0: return 0, 0 elif x >= length - 1: return length - 1, length - 1 else: return int(x), int(x) + 1 height, width, channel = img.shape new_height = int(height * ratio) new_width = int(width * ratio) new_img = np.zeros((new_height, new_width, channel), dtype=np.uint8) for i in range(new_height): for j in range(new_width): x = i / ratio y = j / ratio x1, x2 = get_index(x - 1, height) x3, x4 = get_index(x, height) x5, x6 = get_index(x + 1, height) x7, x8 = get_index(x + 2, height) y1, y2 = get_index(y - 1, width) y3, y4 = get_index(y, width) y5, y6 = get_index(y + 1, width) y7, y8 = get_index(y + 2, width) I1 = cubic((y - y1) / (y2 - y1), -0.5) I2 = cubic((y - y3) / (y4 - y3), -0.5) I3 = cubic((y - y5) / (y6 - y5), -0.5) I4 = cubic((y - y7) / (y8 - y7), -0.5) J1 = cubic((x - x1) / (x2 - x1), -0.5) J2 = cubic((x - x3) / (x4 - x3), -0.5) J3 = cubic((x - x5) / (x6 - x5), -0.5) J4 = cubic((x - x7) / (x8 - x7), -0.5) f11 = img[x1, y1, :] f12 = img[x1, y2, :] f13 = img[x1, y3, :] f14 = img[x1, y4, :] f15 = img[x1, y5, :] f16 = img[x1, y6, :] f17 = img[x1, y7, :] f18 = img[x1, y8, :] f21 = img[x2, y1, :] f22 = img[x2, y2, :] f23 = img[x2, y3, :] f24 = img[x2, y4, :] f25 = img[x2, y5, :] f26 = img[x2, y6, :] f27 = img[x2, y7, :] f28 = img[x2, y8, :] f31 = img[x3, y1, :] f32 = img[x3, y2, :] f33 = img[x3, y3, :] f34 = img[x3, y4, :] f35 = img[x3, y5, :] f36 = img[x3, y6, :] f37 = img[x3, y7, :] f38 = img[x3, y8, :] f41 = img[x4, y1, :] f42 = img[x4, y2, :] f43 = img[x4, y3, :] f44 = img[x4, y4, :] f45 = img[x4, y5, :] f46 = img[x4, y6, :] f47 = img[x4, y7, :] f48 = img[x4, y8, :] f51 = img[x5, y1, :] f52 = img[x5, y2, :] f53 = img[x5, y3, :] f54 = img[x5, y4, :] f55 = img[x5, y5, :] f56 = img[x5, y6, :] f57 = img[x5, y7, :] f58 = img[x5, y8, :] f61 = img[x6, y1, :] f62 = img[x6, y2, :] f63 = img[x6, y3, :] f64 = img[x6, y4, :] f65 = img[x6, y5, :] f66 = img[x6, y6, :] f67 = img[x6, y7, :] f68 = img[x6, y8, :] f71 = img[x7, y1, :] f72 = img[x7, y2, :] f73 = img[x7, y3, :] f74 = img[x7, y4, :] f75 = img[x7, y5, :] f76 = img[x7, y6, :] f77 = img[x7, y7, :] f78 = img[x7, y8, :] f81 = img[x8, y1, :] f82 = img[x8, y2, :] f83 = img[x8, y3, :] f84 = img[x8, y4, :] f85 = img[x8, y5, :] f86 = img[x8, y6, :] f87 = img[x8, y7, :] f88 = img[x8, y8, :] new_img[i, j, :] = (I1 * np.dot(np.array([J1, J2, J3, J4]), np.array([[f11, f12, f13, f14], [f21, f22, f23, f24], [f31, f32, f33, f34], [f41, f42, f43, f44]])) + I2 * np.dot(np.array([J1, J2, J3, J4]), np.array([[f21, f22, f23, f24], [f31, f32, f33, f34], [f41, f42, f43, f44], [f51, f52, f53, f54]])) + I3 * np.dot(np.array([J1, J2, J3, J4]), np.array([[f31, f32, f33, f34], [f41, f42, f43, f44], [f51, f52, f53, f54], [f61, f62, f63, f64]])) + I4 * np.dot(np.array([J1, J2, J3, J4]), np.array([[f41, f42, f43, f44], [f51, f52, f53, f54], [f61, f62, f63, f64], [f71, f72, f73, f74]]))) return new_img ``` 以上是三种插值方法的Python实现,可以在实际应用中根据需要进行选择。

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双线性插值是一种经典的图像缩放算法,可以用于将低分辨率的图片扩大到高分辨率。在Python中,可以使用OpenCV库来实现双线性插值。 下面是一个示例代码,可以将一张图片扩大2倍分辨率并保存为新的图片文件: ```python import cv2 # 读取原始图片 img = cv2.imread('input.jpg') # 图片的宽和高 h, w = img.shape[:2] # 扩大后的宽和高 new_h, new_w = h * 2, w * 2 # 使用双线性插值将图片扩大 new_img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 保存扩大后的图片 cv2.imwrite('output.jpg', new_img) ``` 在上述代码中,`cv2.imread()`函数用于读取原始图片,`img.shape[:2]`可以获取图片的宽和高,`cv2.resize()`函数用于进行双线性插值扩大操作,`cv2.imwrite()`函数用于将扩大后的图片保存为新的文件。 可以根据实际情况,修改代码中的文件路径和扩大倍数等参数,来实现不同的图像扩大分辨率的需求。

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