圖像處理: 五種插值法

參考：https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78822026

Syntax

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst

interpolation 選項	所用的插值方法
INTER_NEAREST	最近鄰插值
INTER_LINEAR	雙線性插值（默認設置）
INTER_AREA	使用像素區域關係進行重採樣。它可能是圖像抽取的首選方法，因爲它會產生無雲紋理的結果。但是當圖像縮放時，它類似於INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC	4x4像素鄰域的雙三次插值
INTER_LANCZOS4	8x8像素鄰域的Lanczos插值

INTER_NEAREST | 最近鄰插值

在一維空間中，最近點插值就相當於四捨五入取整。在二維圖像中，像素點的座標都是整數，該方法就是選取離目標點最近的點。

會在一定程度上損失 空間對稱性（Alignment），在 RoI Pooling 中使用。

INTER_LINEAR | 雙線性插值（默認設置）

在兩個方向分別進行一次線性插值。

在圖像處理的時候，我們先根據

srcX = dstX* (srcWidth/dstWidth)
srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)

寫成 f(i+u,j+v) 的形式，則 u=0.2,v=0.4, i=1, j=3 。

f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1)

保證了 空間對稱性（Alignment），在 RoI Align 中使用。

INTER_AREA | 使用像素區域關係進行重採樣。

略。

INTER_CUBIC | 4x4像素鄰域的雙三次插值

略。

INTER_LANCZOS4 | 8x8像素鄰域的Lanczos插值

在x，y方向分別對相鄰的八個點進行插值，也就是計算加權和，所以它是一個8x8的描述子。

Code

# coding=utf-8

import cv2
"""
INTER_NEAREST | 最近鄰插值
INTER_LINEAR | 雙線性插值（默認設置）
INTER_AREA |  使用像素區域關係進行重採樣
INTER_CUBIC  | 4x4像素鄰域的雙三次插值
INTER_LANCZOS4 |  8x8像素鄰域的Lanczos插值
"""

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread("girl.jpg")
    height, width = img.shape[:2]

    # 縮小圖像
    size = (int(width*0.8), int(height*0.7))
    shrink_NEAREST = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    shrink_LINEAR = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    shrink_AREA = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    shrink_CUBIC = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    shrink_LANCZOS4 = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

    # 放大圖像
    fx = 1.2
    fy = 1.1
    enlarge_NEAREST = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    enlarge_LINEAR = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    enlarge_AREA = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    enlarge_CUBIC = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    enlarge_LANCZOS4 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

    # 保存圖像
    cv2.imwrite("shrink_NEAREST.jpg", shrink_NEAREST)
    cv2.imwrite("shrink_LINEAR.jpg", shrink_LINEAR)
    cv2.imwrite("shrink_AREA.jpg", shrink_AREA)
    cv2.imwrite("shrink_CUBIC.jpg", shrink_CUBIC)
    cv2.imwrite("shrink_LANCZOS4.jpg", shrink_LANCZOS4)

    cv2.imwrite("enlarge_NEAREST.jpg", enlarge_NEAREST)
    cv2.imwrite("enlarge_LINEAR.jpg", enlarge_LINEAR)
    cv2.imwrite("enlarge_AREA.jpg", enlarge_AREA)
    cv2.imwrite("enlarge_CUBIC.jpg", enlarge_CUBIC)
    cv2.imwrite("enlarge_LANCZOS4.jpg", enlarge_LANCZOS4)