双线性插值的python实现

双线性插值
参考链接:
[1]https://gitee.com/angerial/opencv/blob/master/interpolation/bilinear_interpolation.py
[2]链接: 双线性插值详解
[3]双线性插值python实现

代码：

import cv2
import numpy as npdef bilinear_interpolation(img, out_dim):src_h, src_w, channel = img.shape  # 原图片的高、宽、通道数dst_h, dst_w = out_dim[1], out_dim[0]  # 输出图片的高、宽print('src_h,src_w=', src_h, src_w)print('dst_h,dst_w=', dst_h, dst_w)if src_h == dst_h and src_w == dst_w:return img.copy()dst_img = np.zeros((dst_h, dst_w, 3), dtype=np.uint8)scale_x, scale_y = float(src_w) / dst_w, float(src_h) / dst_hfor i in range(3):  # 指定 通道数，对channel循环for dst_y in range(dst_h):  # 指定 高，对height循环for dst_x in range(dst_w):  # 指定 宽，对width循环# 源图像和目标图像几何中心的对齐# src_x = (dst_x + 0.5) * srcWidth/dstWidth - 0.5# src_y = (dst_y + 0.5) * srcHeight/dstHeight - 0.5src_x = (dst_x + 0.5) * scale_x - 0.5src_y = (dst_y + 0.5) * scale_y - 0.5# 计算在源图上四个近邻点的位置src_x0 = int(np.floor(src_x))src_y0 = int(np.floor(src_y))src_x1 = min(src_x0 + 1, src_w - 1)src_y1 = min(src_y0 + 1, src_h - 1)# 双线性插值temp0 = (src_x1 - src_x) * img[src_y0, src_x0, i] + (src_x - src_x0) * img[src_y0, src_x1, i]temp1 = (src_x1 - src_x) * img[src_y1, src_x0, i] + (src_x - src_x0) * img[src_y1, src_x1, i]dst_img[dst_y, dst_x, i] = int((src_y1 - src_y) * temp0 + (src_y - src_y0) * temp1)return dst_imgimg = cv2.imread('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\tufen_0137.jpg')
dst = bilinear_interpolation(img, (500, 500))
cv2.imshow("blinear", dst)
cv2.waitKey()

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