opencv图片旋转最近邻插值和双线性插值

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，常用于图像处理。当需要对图像进行旋转操作时，它提供了两种常见的插值方法：最近邻插值（Nearest Neighbour Interpolation）和双线性插值（Bilinear Interpolation）。

1. 最近邻插值：这种方法是最简单的，也称为“像素复制”或“查表法”。当需要从原始图像中获取旋转后的像素值时，会直接查找原图像中对应位置的像素，无论这个新位置是否正好落在已有的像素点上。结果可能会导致图像边缘锯齿状，因为插补的是最接近的像素颜色，而非平滑过渡。

2. 双线性插值：这种方法比最近邻插值更平滑。对于旋转后的新位置，会找到四个相邻的源像素点，然后按照它们的位置比例计算出一个混合色。这样可以得到较为平滑的旋转效果，尤其适用于小角度旋转时，可以减少图像失真。

在OpenCV的`getRotationMatrix2D()`和`warpAffine()`函数中，你可以通过设置插值方法来选择哪种方式进行图像旋转。例如：

# 获取旋转矩阵
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((img_center_x, img_center_y), angle, scale)

# 插值方法，cv2.INTER_NEAREST for 近邻插值，cv2.INTER_LINEAR for 双线性插值
dst = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (new_width, new_height), flags=cv2.INTER_LINEAR)