http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可

转自:http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已

最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值.也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值. 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确.但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹. http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

插值的定义: 设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义,且已知在点a≤x0<x1<…<xn≤b上的值为y0,y1,…,yn,若存在简单函数P(x)使得 P(xi)=yi (i=0,1,…,n) 成立,就称P(x)为f(x)的插值函数, x0,x1,…,xn称为插值节点,包含插值节点的区间[a,b]称为插值区间,求插值函数P(x)的方法就是插值法. 有时,在图像的几何变换中,比如缩放和旋转,输出图像上的像素点坐标有可能对应于原图像上几个像素点之间的位置,这个时候就需要通过灰度插值处理来计

线性插值 先讲一下线性插值:已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1),要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值(反过来也是一样,略): y−y0x−x0=y1−y0x1−x0 y=x1−xx1−x0y0+x−x0x1−x0y1 上面比较好理解吧,仔细看就是用x和x0,x1的距离作为一个权重,用于y0和y1的加权.双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值. 双线性插值 在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值

[转载]三十分钟理解:线性插值,双线性插值Bilinear Interpolation算法 来源:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 这篇文章讲的很好,我就不复制粘贴了,想看的同学到原文看就好了

       最近在做视频拼接的项目,里面用到了图像的单应性矩阵变换,在最后的图像重映射,由于目标图像的坐标是非整数的,所以需要用到插值的方法,用的就是双线性插值,下面的博文主要是查看了前辈的博客对双线性插值算法原理进行了一个总结,在这里也感谢一些大牛的博文. http://www.cnblogs.com/linkr/p/3630902.html http://www.cnblogs.com/funny-world/p/3162003.html 双线性插值 假设源图像大小为mxn,目标图像为ax

对SSE的学习总算迈出了第一步,用2天时间对双线性插值的代码进行了优化,现将实现的过程梳理以下,算是对这段学习的一个总结. 1. 什么是SSE 说到SSE,首先要弄清楚的一个概念是SIMD(单指令多数据流,Single Instruction Multiple Data),是一种数据并行技术,能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作,增加处理器的数据吞吐量.SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算. 1.1 历史 1996年Intel首先推出了支持MMX的Pentium处理器,极大地提高

XAML代码: <Window x:Class="线性插值动画.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" Title=" Loaded="Window_Loaded" > <Gr

线性插值通常用于:使用离散的样本来重建连续的信号.在计算机图形学中,这些样本可能是纹理.动画关键帧等. template <class T> T Lerp(T& a, T& b, float t) { - t) + b * t); }

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

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; bool enlargedImage(Mat &src, float k1, float k2);//k1,k2表示放大的倍数 void main() { Mat srcImage = imread("flower.png"); float k1 = 1.2, k2 = 2.5;

题目描述 有\(n\)种面值不同的硬币,每种有无限个,且任意两个\((x,y)\)要么\(x\)是\(y\)的倍数,要么\(y\)是\(x\)的倍数. 你要取\(m\)元钱,问你有多少种不同的取法. \(n\leq 50,m\leq {10}^{18}\) 题解 假设面值为\(a_1,a_2,\ldots,a_n\) 先把所有硬币按面值从小到大排序. 那么考虑从小到大取钱. 如果前面\(i\)种面值已经取完了,那么取的钱数\(\bmod\)\(a_{i+1}\)已经确定了. 有这么一个DP:设\

题目描述 已知\(f(x)\)为\(k\)次多项式. 给你\(f(0),f(1),\ldots,f(k)\),求 \[ \sum_{i=1}^nf(i)q^i \] \(k\leq 500000,n\leq {10}^{18},q\neq 1\) 题解 当\(q=0\)时答案为\(f(0)\) 当\(q=1\)时:记\(S(n)=\sum_{i=0}^nf(i)\),易证\(S(n)\)是一个\(k+1\)次多项式.直接求出\(S(0)\ldots S(k+1)\)然后线性插值即可. 当\(q\

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

双线性插值的效果对于放大的图像而言较领域插值来得平滑,但是却使得图像变得模糊而且仍然会有一部分锯齿现象. 双三次插值更好比双线性插值更好.   图像缩放之双三次插值法 数字图像处理之双线性插值

利用线性函数做插值 每一段的线性函数: #Program 0.6 Linear Interploation import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #分段线性插值闭包 def get_line(xn, yn): def line(x): index = -1 #找出x所在的区间 for i in range(1, len(xn)): if x <= xn[i]: index = i-1 break else: i += 1 if in

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

在进入频域变换之前, 我们还是轻松一下,再搞点平面上的变化来看看.这把选了一个双线性插值(Bilinear interpolation)来实现是源于看到了csdn上别人的问题, 权且实现一个函数,方便大家的使用吧. 双线性插值简单的说,就是扩展了之后的图像像素坐标映射回原来的坐标空间的时候, 如果出现了没有对应到整数点的情况.这时候需要做2次线性的插值计算出新的坐标的像素值,比如说: 这里可以看到这个P点落在了ABCD区间内, 如果我们本着最朴素的这个P点最靠近谁权重就越大的加权平均的思想, 我