双线性插值扩大图片宽高至256,256python代码
时间: 2023-10-26 14:13:48 浏览: 46
使用双线性插值扩大图片的宽高至256x256,可以使用PIL库中的resize函数。下面是一个示例代码:
```python
from PIL import Image
# 打开原始图片
img = Image.open('original.jpg')
# 获取原始图片的宽和高
width, height = img.size
# 设置目标图片的宽和高
new_width, new_height = 256, 256
# 使用双线性插值将原始图片扩大到256x256
resized_img = img.resize((new_width, new_height), Image.BILINEAR)
# 保存扩大后的图片
resized_img.save('resized.jpg')
```
其中,`Image.BILINEAR` 表示使用双线性插值算法进行图片缩放。你需要将上述代码中的 `original.jpg` 替换为你自己的图片路径,然后运行代码即可生成扩大宽高至256x256的图片,并保存为 `resized.jpg`。
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双线性插值扩大四维张量宽高至256,256python代码
以下是双线性插值扩大四维张量宽高至256,256的Python代码:
```python
import numpy as np
def bilinear_interpolation_4d(x, y, z, w, img):
x1, y1, z1, w1 = int(np.floor(x)), int(np.floor(y)), int(np.floor(z)), int(np.floor(w))
x2, y2, z2, w2 = x1+1, y1+1, z1+1, w1+1
if x2 >= img.shape[0]:
x2 = x1
if y2 >= img.shape[1]:
y2 = y1
if z2 >= img.shape[2]:
z2 = z1
if w2 >= img.shape[3]:
w2 = w1
Q11 = img[x1, y1, z1, w1]
Q21 = img[x2, y1, z1, w1]
Q12 = img[x1, y2, z1, w1]
Q22 = img[x2, y2, z1, w1]
Q13 = img[x1, y1, z2, w1]
Q23 = img[x2, y1, z2, w1]
Q14 = img[x1, y1, z1, w2]
Q24 = img[x2, y1, z1, w2]
Q15 = img[x1, y2, z2, w1]
Q25 = img[x2, y2, z2, w1]
Q16 = img[x1, y2, z1, w2]
Q26 = img[x2, y2, z1, w2]
Q17 = img[x1, y1, z2, w2]
Q27 = img[x2, y1, z2, w2]
Q18 = img[x1, y2, z2, w2]
Q28 = img[x2, y2, z2, w2]
x_ratio, y_ratio, z_ratio, w_ratio = x-x1, y-y1, z-z1, w-w1
x_opposite, y_opposite, z_opposite, w_opposite = 1-x_ratio, 1-y_ratio, 1-z_ratio, 1-w_ratio
pixel_value = (
Q11*x_opposite*y_opposite*z_opposite*w_opposite +
Q21*x_ratio*y_opposite*z_opposite*w_opposite +
Q12*x_opposite*y_ratio*z_opposite*w_opposite +
Q22*x_ratio*y_ratio*z_opposite*w_opposite +
Q13*x_opposite*y_opposite*z_ratio*w_opposite +
Q23*x_ratio*y_opposite*z_ratio*w_opposite +
Q14*x_opposite*y_opposite*z_opposite*w_ratio +
Q24*x_ratio*y_opposite*z_opposite*w_ratio +
Q15*x_opposite*y_ratio*z_ratio*w_opposite +
Q25*x_ratio*y_ratio*z_ratio*w_opposite +
Q16*x_opposite*y_ratio*z_opposite*w_ratio +
Q26*x_ratio*y_ratio*z_opposite*w_ratio +
Q17*x_opposite*y_opposite*z_ratio*w_ratio +
Q27*x_ratio*y_opposite*z_ratio*w_ratio +
Q18*x_opposite*y_ratio*z_ratio*w_ratio +
Q28*x_ratio*y_ratio*z_ratio*w_ratio
)
return pixel_value
def resize_4d(img, new_size):
new_img = np.zeros(new_size)
for i in range(new_size[0]):
for j in range(new_size[1]):
for k in range(new_size[2]):
for l in range(new_size[3]):
x = i * (img.shape[0] - 1) / (new_size[0] - 1)
y = j * (img.shape[1] - 1) / (new_size[1] - 1)
z = k * (img.shape[2] - 1) / (new_size[2] - 1)
w = l * (img.shape[3] - 1) / (new_size[3] - 1)
new_img[i, j, k, l] = bilinear_interpolation_4d(x, y, z, w, img)
return new_img
```
其中,`img`是原始四维张量,`new_size`是目标四维张量的大小。`resize_4d`函数将原始四维张量扩大到目标大小,并返回新的四维张量。`bilinear_interpolation_4d`函数是双线性插值的具体实现函数,用于计算插值后的像素值。
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。