Opencv（C++）实现邻近插值算法

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Opencv（C++）实现邻近插值算法

#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; void Zero_order(const Mat &src, Mat &dst, float k1, float k2) { Mat dst1(dst.size(), dst.type()); for (int i = 0; i < src.rows; ++i) { for (int j = 0; j < src.cols;…

[转载]Matlab中插值函数汇总和使用说明

http://blog.sciencenet.cn/blog-457143-679275.html MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果:x,y为向量, 'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: 'method'是最邻近插值, 'linear'线性插值: 'spline'三次样条插值: 'cubic'立方插值．缺省时表示线性插值注意…

pytorch 不使用转置卷积来实现上采样

上采样(upsampling)一般包括2种方式: Resize,如双线性插值直接缩放,类似于图像缩放,概念可见最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可见逆卷积的详细解释ConvTranspose2d(fractionally-strided convolutions) 第二种方法如何用pytorch实现可见上面的链接这里想要介绍的是如何使用pytorch实现第一种方法: 有两个模块都支持该上采样的实现,一个是t…

Make R-CNN论文学习

在论文是在Faster R-CNN的基础上的改进 ,实现的效果有: 目标检测:能够在输入图像中绘制出目标的边界框,预测目标位置目标分类:判别出该划定边界的目标的类别是什么,如人.车.猫和狗等类别像素级目标分割:(这就是其比Faster R-CNN多出的一个功能)能够在像素层面上对目标进行区分,将目标和背景区分开来,并使用不同的颜色进行标记如Faster R-CNN的检测结果为: 而mask R-CNN的检测结果为: 可见mask R-CNN还能够将框中具体的目标部分使用同种颜色标记出来 m…

OpenCV ——双线性插值（Bilinear interpolation）

1,原理在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛. 越是简单的模型越适合用来举例子,我们就举个简单的图像:3*3 的256级灰度图.假如图像的象素矩阵如下图所示(这个原始图把它叫做源图,Source): 234 38 22 67 44 12 89 65 63 这个矩阵中,元素坐标(x,y)是这样…

【转载】 OpenCV ——双线性插值（Bilinear interpolation）

原文地址: https://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html --------------------------------------------------------------------------------- 1,原理在图像的仿射变换中,很多地方需要用到插值运算,常见的插值运算包括最邻近插值,双线性插值,双三次插值,兰索思插值等方法,OpenCV提供了很多方法,其中,双线性插值由于折中的插值效果和运算速度,运用比较广泛. 越是简单…

邻近双线性插值图像缩放的Python实现

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w…