opencv 双线性插值

OpenCV中的双线性插值是一种图像缩放的方法，它通过在源图像的像素之间进行插值来计算目标图像中每个像素的值。具体而言，双线性插值使用目标像素在源图像中的周围4个最近像素的值来计算目标像素的值，以此实现图像的平滑缩放。

引用中的代码片段展示了使用OpenCV进行双线性插值的示例。首先，通过`cv2.imread`函数加载灰度图像，并使用`cv2.imwrite`函数将其保存为JPEG格式。然后，获取图像的高度和宽度，并将其缩小到原始大小的一半。最后，根据缩小后的图像大小和双线性插值算法计算出目标图像的像素值。

需要注意的是，引用和引用提到了实现双线性插值算法的不同方法和结果的差异。可能会发现，使用自行实现的双线性插值算法得到的结果与使用OpenCV的`resize()`函数得到的结果不完全一样，尤其在源图像较小的情况下效果差距更大。这是因为OpenCV可能使用了更复杂的插值算法或者考虑了其他因素，以提高图像缩放的质量和效果。

总之，OpenCV中的双线性插值是一种常用的图像缩放方法，通过插值计算目标图像中每个像素的值，实现图像的平滑缩放。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python-opencv 双线性插值实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38703866/14858452)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [双线性插值算法进行图像缩放及性能效果优化](https://blog.csdn.net/weixin_34123613/article/details/93824926)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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