双线性插值代码python

时间: 2023-11-12 07:58:11 浏览: 92
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

双线性插值算法python

双线性插值算法的Python实现如下: ```python from PIL import Image import numpy as np import math def BiLinear_interpolation(img, dstH, dstW): scrH, scrW, _ = img.shape img = np.pad(img, ((0, 1), (0, 1), (0, 0)), 'constant') retimg = np.zeros((dstH, dstW, 3), dtype=np.uint8) for i in range(dstH): for j in range(dstW): scrx = (i + 1) * (scrH / dstH) - 1 scry = (j + 1) * (scrW / dstW) - 1 x = math.floor(scrx) y = math.floor(scry) u = scrx - x v = scry - y retimg\[i, j\] = (1 - u) * (1 - v) * img\[x, y\] + u * (1 - v) * img\[x + 1, y\] + (1 - u) * v * img\[x, y + 1\] + u * v * img\[x + 1, y + 1\] return retimg im_path = 'wave.jpg' image = np.array(Image.open(im_path)) image2 = BiLinear_interpolation(image, image.shape\[0\] * 2, image.shape\[1\] * 2) image2 = Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB') image2.save('out.jpg') ``` 这段代码使用了PIL库和numpy库,首先读取了一张图片,然后调用了`BiLinear_interpolation`函数进行双线性插值算法的处理。该函数接受原始图像、目标图像的高度和宽度作为参数,返回处理后的图像。最后,将处理后的图像保存为`out.jpg`。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python双线性插值(Bilinear Interpolation)(一) —— 原理 & 手动实现 (最近邻插值 & 双三次插值)](https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/118229375)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [双线性插值(python实现)](https://blog.csdn.net/Spratumn/article/details/103583237)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

双线性插值公式Python

双线性插值是一种常见的数值插值方法,在计算机图形学、图像处理等领域广泛应用。当需要对二维数据集进行估算时,如果给定的是四个已知点的坐标值和它们对应的值,可以使用双线性插值公式来获取中间点的值。 假设我们有四个点 (x0, y0)、(x1, y1), (x2, y2), 和 (x3, y3),并且需要计算位于 x0 和 x1 之间的 y 值,以及 y0 和 y1 之间的 x 值。双线性插值公式如下: 对于 x 的插值(假设 x 在 [x0, x1] 范围内): ```python y_interpolated = ((x - x0) + y1 ``` 对于 y 的插值(同样假设 y 在 [y0, y1] 范围内): ```python x_interpolated = ((y - y0) * (x2 - x0)) / (y1 - y0) + x0 ``` 在Python中,你可以创建一个简单的函数来实现这个过程: ```python def bilinear_interpolation(x, y, points): x0, y0, x1, y1 = points if x <= x0 and y <= y0: return x0, y0 elif x > x1 or y > y1: return x1, y1 else: u = (x - x0) / (x1 - x0) v = (y - y0) / (y1 - y0) x_interpolated = x0 + u * (x1 - x0) y_interpolated = y0 + v * (y1 - y0) return x_interpolated, y_interpolated # 使用示例 points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3)] x = 1.5 y = 1.5 interpolated_point = bilinear_interpolation(x, y, points) print(f"Interpolated point at ({x}, {y}): ({interpolated_point[0]}, {interpolated_point[1]})") ```
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