python实现图像最近邻插值

实现图像最近邻插值可以通过以下步骤:

步骤1:导入所需库和图片

首先需要导入所需库和图片,其中 cv2 和 numpy 库需要安装。可以通过pip安装:pip install opencv-python numpy

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img = cv2.imread('image.png')

步骤2:获取图片的大小和插值倍数

获取图片的大小和插值倍数,这将决定最终输出图像的大小。

# 获取图像的高与宽
height, width = img.shape[:2]

# 定义插值倍数
fx = 1.5
fy = 1.5

# 计算插值后图像大小
out_height = int(height * fy)
out_width = int(width * fx)

步骤3:实现最近邻插值算法

最近邻插值算法的实现过程是计算目标像素点在原图中的最近邻像素点,并将该最近邻像素点的像素值赋值给目标像素点。

# 最近邻插值算法实现
def nearest_interpolation(img, fx, fy):
    # 获取图像的高与宽
    height, width = img.shape[:2]

    # 计算插值后图像大小
    out_height = int(height * fy)
    out_width = int(width * fx)

    # 初始化输出图像
    out = np.zeros((out_height, out_width, 3), dtype=np.uint8)

    # 计算横向和纵向的比例
    rx = width / out_width
    ry = height / out_height

    # 最近邻插值算法
    for i in range(out_height):
        for j in range(out_width):
            x = int(j * rx)
            y = int(i * ry)
            out[i, j] = img[y, x]

    return out

以上是最近邻插值算法的实现,它通过遍历目标图像的所有像素点,计算目标像素点所对应的最近邻像素点的坐标,并将最近邻像素点的像素值赋值给目标像素点。

步骤4:应用最近邻插值算法获取插值图像

应用最近邻插值算法获取插值图像。

# 应用最近邻插值算法获取插值图像
out = nearest_interpolation(img, fx, fy)

# 显示原图和插值图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Nearest Interpolation', out)
cv2.waitKey(0)

示例1:使用最近邻插值算法将图像放大1.5倍

# 加载图片
img = cv2.imread('image.png')

# 定义插值倍数
fx = 1.5
fy = 1.5

# 应用最近邻插值算法获取插值图像
out = nearest_interpolation(img, fx, fy)

# 显示原图和插值图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Nearest Interpolation', out)
cv2.waitKey(0)

示例2:使用最近邻插值算法将图像缩小0.5倍

# 加载图片
img = cv2.imread('image.png')

# 定义插值倍数
fx = 0.5
fy = 0.5

# 应用最近邻插值算法获取插值图像
out = nearest_interpolation(img, fx, fy)

# 显示原图和插值图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Nearest Interpolation', out)
cv2.waitKey(0)

以上是使用 python 实现图像最近邻插值的完整攻略,其中示例1是将图片放大1.5倍的操作,示例2是将图片缩小0.5倍的操作。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python实现图像最近邻插值 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月18日
下一篇 2023年5月18日

相关文章

  • Python接口自动化浅析requests请求封装原理

    以下是关于Python接口自动化浅析requests请求封装原理的攻略: Python接口自动化浅析requests请求封装原理 在Python接口自动化中,requests模块是一个非常重要的模块,可以用于向Web发送HTTP请求和接响应。以下是Python接口自动化浅析requests请求封装原理的攻略: requests请求封装原理 在Python接口…

    python 2023年5月14日
    00
  • 使用Python爬了4400条淘宝商品数据,竟发现了这些“潜规则”

    使用Python爬取淘宝商品数据,需要进行以下步骤: 1. 确定需求 在开始编写爬虫代码之前,我们需要明确我们所需要爬取的内容以及需要的数据。在爬取淘宝商品数据时,可能需要考虑以下内容: 需要爬取的商品类别或关键词; 需要爬取的商品信息,例如商品标题、价格、销售量、店铺名称、店铺评分等; 需要爬取的商品图片等数据; 是否需要设置反爬虫措施等。 2. 分析网站…

    python 2023年6月6日
    00
  • 读取json格式为DataFrame(可转为.csv)的实例讲解

    下面是关于“读取json格式为DataFrame(可转为.csv)的实例讲解”的详细攻略: 一、前置知识 在学习如何读取json格式为DataFrame的过程中,需要了解以下几个知识点:1. json格式的基本语法和结构,了解json对象、属性、数组等的概念以及如何访问它们的值;2. DataFrame的基本概念,包括DataFrame的结构、如何创建Dat…

    python 2023年6月3日
    00
  • OpenCV基础操作指南之图片的读取与写出

    OpenCV基础操作指南之图片的读取与写出 1. 图片的读取 使用OpenCV读取图片,需要用到Python的OpenCV模块。通过安装OpenCV,我们可以轻松地操作图像。 以下为示例代码,说明如何读取一张图片: # 导入OpenCV模块 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread(‘image.jpg’) # 显示图片 cv2.…

    python 2023年5月19日
    00
  • 写给iOS程序员的命令行使用秘籍

    为iOS程序员提供的命令行使用秘籍旨在帮助程序员更好地理解和使用命令行,从而更有效地进行开发。本文将为大家介绍这些秘籍的主要内容。 1. 安装Homebrew Homebrew是Mac OS X下的包管理器,方便程序员安装和管理各种开发工具。 安装命令: $ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.gi…

    python 2023年6月3日
    00
  • 10公共操作与推导式

    公共操作与推导式 公共操作 操作方法 功能 描述 操作类型 + 合并 将两个相同类型序列进行连接 字符串、列表、元组 * 复制 将里面的数据进行复制 字符串、列表、元组 len 获取序列长度 查看序列长度 字符串、列表、元组、字典,集合 reversed 倒置 将容器里面的数据倒置 字符串、列表、元组、字典 max, min 最大最小值 求容器数据的最大最小…

    python 2023年4月17日
    00
  • Python编程中的反模式实例分析

    Python编程中的反模式实例分析 什么是反模式 在软件开发中,反模式指的是被认为是最佳实践的一种方式,但实际上却是不良实践的一种模式。在Python编程中,使用反模式可能会导致代码难以维护,性能不佳等问题。 反模式实例分析 反模式实例1:使用全局变量 在Python编程中使用全局变量是一种常见的反模式。由于全局变量可以在程序内部的任何地方访问,因此可能导致…

    python 2023年6月7日
    00
  • python合并同类型excel表格的方法

    下面是Python合并同类型Excel表格的方法的完整实例教程: 1. 准备工作 在开始之前,我们需要安装几个Python库:pandas,os,glob。可以使用下面的命令进行安装: pip install pandas pip install os pip install glob 同时,我们也需要准备一些测试数据。这里假设我们有两个相同类型的Excel…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部