python3实现灰度图的双三次插值算法缩放

场景：
根据某需求得到大量宽高不一的灰度图，形式为:
[
[1,2,3,4]
[5,6,7,8]
[9,10,11,12]
]
的二维数组。
需要对其进行标准化转换为固定大小的尺寸，在此使用双三次插值算法实现，对网上的代码略作修改：
原博客：
双三次插值算法详解含python实现
在这里感谢这位大佬。

from PIL import Image
import numpy as np
import math# 产生16个像素点不同的权重
def BiBubic(x):x = abs(x)if x <= 1:return 1 - 2 * (x ** 2) + (x ** 3)elif x < 2:return 4 - 8 * x + 5 * (x ** 2) - (x ** 3)else:return 0
# 双三次插值算法
# dstH为目标图像的高，dstW为目标图像的宽
def BiCubic_interpolation(img, dstH, dstW):scrH, scrW = img.shape# img=np.pad(img,((1,3),(1,3),(0,0)),'constant')retimg = np.zeros((dstH, dstW, 3), dtype=np.uint8)for i in range(dstH):for j in range(dstW):scrx = i * (scrH / dstH)scry = j * (scrW / dstW)x = math.floor(scrx)y = math.floor(scry)u = scrx - xv = scry - ytmp = 0for ii in range(-1, 2):for jj in range(-1, 2):if x + ii < 0 or y + jj < 0 or x + ii >= scrH or y + jj >= scrW:continuetmp += img[x + ii, y + jj] * BiBubic(ii - u) * BiBubic(jj - v)retimg[i, j] = np.clip(tmp, 0, 255)return retimgim_path = 'F:/42.0.png'
image = np.array(Image.open(im_path))
print(image.shape[1])
# 举例：将图片统一转换为256*256的图片
image2 = BiCubic_interpolation(image, 256, 256)
image2 = Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB')
image2.save('F:/BiCubic_interpolation.jpg')

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