scipy.misc.imresize中的interp

在 `scipy.misc.imresize` 函数中，`interp` 参数指定了用于调整图像大小时使用的插值方法。插值是从一组已知的数据点中生成新数据点的过程。当我们调整图像大小时，我们要将原始图像的像素值映射到新图像的像素位置。为了做到这一点，我们需要使用插值来估计原始图像中位置之间的像素值。

`scipy.misc.imresize` 函数支持以下三种插值方法：

1. `interp='nearest'`：使用最近邻插值。这是一种简单的方法，它将最靠近目标位置的像素值作为新像素值。这种方法的结果往往比较粗糙，因为它没有考虑像素之间的平滑度。

2. `interp='bilinear'`：使用双线性插值。这种方法会在原始图像的四个最近邻像素之间进行线性插值，从而得到目标位置的像素值。这种方法比最近邻插值要好，因为它考虑了像素之间的平滑度。

3. `interp='bicubic'`：使用双三次插值。这种方法在原始图像的16个最近邻像素之间进行插值。与双线性插值相比，它可以更好地保留图像的细节，但也会更加耗时。

需要注意的是，`scipy.misc.imresize` 函数已经在 SciPy 1.0 中被弃用了。建议使用 `skimage.transform.resize` 函数或 `PIL.Image.resize` 函数来代替。这些函数也支持相同的插值方法。

相关问题

scipy.misc.imresize

`scipy.misc.imresize` 是 SciPy 库中的一种图像处理函数，用于调整图像大小。但是，从 SciPy 1.3.0 版本开始， `imresize` 已被弃用，因此建议使用 skimage 库中的 `resize` 函数来代替。

例如，要将图像 `img` 缩放为 50% 的大小，可以使用以下代码：

from skimage.transform import resize

resized_img = resize(img, (img.shape[0] // 2, img.shape[1] // 2))

其中， `(img.shape[0] // 2, img.shape[1] // 2)` 表示缩放后的图像大小。

scipy.misc.imresize interp='bicubic'对应的PIL

在PIL中，`Image.resize()`方法可以用来实现`scipy.misc.imresize()`中的`interp='bicubic'`参数。具体来说，可以使用`Image.BICUBIC`作为`resample`参数来指定使用双三次插值方法。示例代码如下：

from PIL import Image

img = Image.open('image.jpg')
resized_img = img.resize((new_width, new_height), resample=Image.BICUBIC)

其中，`new_width`和`new_height`是调整后的图像宽度和高度，可以根据具体需求进行指定。