双线性插值代码python
时间: 2023-11-12 07:58:11 浏览: 44
好的,以下是双线性插值的 Python 代码:
```python
import numpy as np
def bilinear_interpolation(img, x, y):
x1 = int(x)
x2 = x1 + 1
y1 = int(y)
y2 = y1 + 1
if x2 >= img.shape[1]:
x2 = x1
if y2 >= img.shape[0]:
y2 = y1
Q11 = img[y1, x1]
Q21 = img[y1, x2]
Q12 = img[y2, x1]
Q22 = img[y2, x2]
fxy1 = (x2 - x) / (x2 - x1) * Q11 + (x - x1) / (x2 - x1) * Q21
fxy2 = (x2 - x) / (x2 - x1) * Q12 + (x - x1) / (x2 - x1) * Q22
fxy = (y2 - y) / (y2 - y1) * fxy1 + (y - y1) / (y2 - y1) * fxy2
return fxy
```
其中,`img` 是输入的图像,`x` 和 `y` 是需要插值的位置坐标。函数返回在该位置的插值结果。
相关问题
双线性插值 python代码
双线性插值是一种常用的图像处理技术,用于在已知的四个点的灰度值情况下,估计两个点之间的灰度值。下面是一个简单的双线性插值的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def bilinear_interpolation(image, x, y):
height, width = image.shape
x1 = int(x)
y1 = int(y)
x2 = x1 + 1
y2 = y1 + 1
if x2 >= width:
x2 = width - 1
if y2 >= height:
y2 = height - 1
Q11 = image[y1, x1]
Q12 = image[y2, x1]
Q21 = image[y1, x2]
Q22 = image[y2, x2]
x_diff = x - x1
y_diff = y - y1
interpolated_value = (1 - x_diff) * (1 - y_diff) * Q11 + \
(1 - x_diff) * y_diff * Q12 + \
x_diff * (1 - y_diff) * Q21 + \
x_diff * y_diff * Q22
return interpolated_value
# 示例用法
image = np.array([[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]])
x = 1.5
y = 1.5
interpolated_value = bilinear_interpolation(image, x, y)
print("插值结果:", interpolated_value)
```
这段代码实现了一个简单的双线性插值函数`bilinear_interpolation`,它接受一个灰度图像`image`和一个坐标`(x, y)`作为输入,并返回插值后的灰度值。在示例中,我们使用一个3x3的图像作为输入,并对坐标`(1.5, 1.5)`进行插值,最终输出插值结果。
双线性插值python代码
双线性插值是一种常用的图像处理技术用于在已知的四个点的灰度值情况下,估计两个点之间的灰度值。下面是一个简单的双线性插值的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def bilinear_interpolation(image, x, y):
height, width = image.shape
x1 = int(x)
y1 = int(y)
x2 = x1 + 1
y2 = y1 + 1
if x2 >= width:
x2 = width - 1
if y2 >= height:
y2 = height - 1
q11 = image[y1, x1]
q21 = image[y1, x2]
q12 = image[y2, x1]
q22 = image[y2, x2]
fxy = (q11 * (x2 - x) * (y2 - y) +
q21 * (x - x1) * (y2 - y) +
q12 * (x2 - x) * (y - y1) +
q22 * (x - x1) * (y - y1))
return fxy
# 示例用法
image = np.array([[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]])
x = 1.5
y = 1.5
result = bilinear_interpolation(image, x, y)
print(result)
```
这段代码实现了一个`bilinear_interpolation`函数,该函数接受一个二维数组作为输入图像,以及要进行插值的坐标`(x, y)`。函数首先根据坐标找到四个最近的像素点`(x1, y1)`、`(x2, y1)`、`(x1, y2)`、`(x2, y2)`,然后根据双线性插值公式计算出目标点的灰度值`fxy`,最后返回该值。
在示例用法中,我们创建了一个3x3的图像数组,并指定了要进行插值的坐标`(1.5, 1.5)`。运行代码后,将输出插值结果。