【圖像處理】圖像內插“最近鄰插值 最近鄰內插法（Nearest Neighbour Interpolate）”代碼演示（調整圖像大小、放大、縮小）

何爲內插——最近鄰插值，引用自《數字圖像處理——第三版》

代碼演示

1、設置縮放倍數來放大、縮小圖像

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    : 最近鄰插值.py
@Time    : 2020/6/23 9:53
@Author  : Dontla
@Email   : [email protected]
@Software: PyCharm
"""
import cv2 as cv
import numpy as np


def nni(img, scale):
    srcH, srcW, _ = img.shape
    dstH, dstW = round(srcH * scale[0]), round(srcW * scale[1])
    img_ = np.zeros((dstH, dstW, 3), dtype=np.uint8)
    # 列外層，行內層
    # for i in range(dstH - 1):	# 錯了，不用減一
    for i in range(dstH):
        # for j in range(dstW - 1): # 錯了，不用減一
        for j in range(dstW):
            img_[i, j] = img[round(srcH * i / dstH), round(srcW * j / dstW)]
    return img_


# 在這裏設置放大倍數(縱，橫)
scale = 0.3, 0.5
# print(type(scale))  # <class 'tuple'>
img = cv.imread('Lenna_clip.jpg')
img_ = nni(img, scale)
cv.imshow('win1', img)	# 現實原圖
cv.imshow('win2', img_)	# 顯示縮放後的圖
cv.waitKey(0)

運行結果：

可見圖片按照我們的要求，縱向變成了原來的0.3倍，橫向變成了原來的0.5倍

2、設置圖片最終分辨率來放大、縮小圖像

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    : 最近鄰插值.py
@Time    : 2020/6/23 9:53
@Author  : Dontla
@Email   : [email protected]
@Software: PyCharm
"""
import cv2 as cv
import numpy as np


def nni(img, resolution):
    srcH, srcW, _ = img.shape
    dstH, dstW = resolution
    img_ = np.zeros((dstH, dstW, 3), dtype=np.uint8)
    # 列外層，行內層
    for i in range(dstH - 1):
        for j in range(dstW - 1):
            img_[i, j] = img[round(srcH * i / dstH), round(srcW * j / dstW)]
    return img_


# 在這裏設置圖片最終分辨率（縱，橫）
resolution = 300, 600
# print(type(scale))  # <class 'tuple'>
img = cv.imread('Lenna_clip.jpg')
img_ = nni(img, resolution)
cv.imshow('win1', img)
cv.imshow('win2', img_)
cv.waitKey(0)

結果：

可見圖片按照我們的要求，將圖片最終分辨率縮放成了600×300

代碼中使用的源圖

參考文章1：圖像處理中的“內插”是什麼？插值、圖像內插值、圖像間插值、重取樣（用已知數據來估計未知位置的數值的處理）（最近鄰內插法、雙線性內插）

參考文章2：最近鄰插值（nearest neighbor）-----python

20200625 注意bug

注意以上代碼可能有bug，當圖片橫向或縱向放大時，使用round()函數有可能會使得靠近邊緣的像素下標越界導致報錯，如果要優化，需增加if判斷！！！！