问题标签 [bilinear-interpolation]

我正在通过OpenCV remap()实现。我对双线性插值特别感兴趣。我对实现的复杂性有点不知所措。我找不到任何解释实现的文档。

在哪里可以找到有关OpenCV remap()实现的文档？提前致谢。

考虑以下 MATLAB 代码：

请注意，C它在 90 度旋转下是不变的。另请注意帮助中的这句话pcolor：

使用着色 interp，每个单元格通过使用 C 的所有元素在其四个顶点处的颜色的双线性插值来着色。

但是，绘制的图像如下：

请注意，图像在 90 度旋转下不是不变的（考虑例如四个角）。现在，除非我严重误解了双线性插值，否则这一定是错误的。MATLAB 似乎在对三角形进行插值，这与双线性插值不同。

有没有办法解决这个 MATLAB 错误，并获得正确的双线性插值？（除了自己手动插入额外的点，如果放大得足够远，这仍然无法解决问题。）

我编写了一个读取图像并scaling在 x 轴方向上执行 2 个单位的代码。Scaling matrix由从文本文件中读取的值填充。

Scaling Matrix好像

原始图像

转换后的图像（在 X 方向缩放 2 个单位）

代码

我的问题是如何修改上面的代码以获得未裁剪的图像？

我想得到以下图像

我目前正在实现频谱图，它的输入是 FFT 的输出。我得到的结果非常像素化。为了使输出更平滑，我需要实现双线性插值。

是否有任何现成的库或 API 可用？

我在 CoreImage 中找到了一个函数 samplingLinear() ，它使用双线性插值对图像进行采样。但是，我需要插入 FFT 数据而不是图像。

任何帮助将不胜感激。频谱图_样本

谢谢。

Reference Table I want to interpolate values two voltage signals using this table and convert them into corresponding temperature values. It isn't a direct bilinear interpolation I want to perform.

for example: T1: 1.721 V T2: 4.025 V

Step 1: Interpolate T1 over Internal Temp. Ch1 I end up with 134.375 °C.

Step 2: From T2, determine the possible row of the expected value (between 250-300 °C) under Referenz and T1 lies between 125 °C and 140 °C) on the columns. This gives me the following grid: 3.608 3.616 4.462 4.468 Now, I would like to calculate the corresponding voltages by interpolation(max and min). I end up with 3.613 V and 4.46575 V.

Step 3: Using the two voltage values calculated in Step 2, interpolate along the rows. i.e. between 250-300 °C and 3.613 V -4.46575 V to find the temperature in °C corresponding to T2=4.025 V.

Is there any way of doing this by directly reading in a table like this as a data frame?

I've been able to do this on excel using index and match and a lengthier way of doing this is reading in series from the table. For example, a code like this to achieve Step 1:

However, I have many tables to deal with and it would be a lot easier if I can somehow convert the voltage values into temperature by using the table as a mesh grid.

Any help would be appreciated! Thanks!

所以我正在实现我自己的双线性缩放版本，并将结果与​​ FFMPEG 和 ImageMagick 进行比较。这些工具创建了我的图像的缩放版本，但似乎结果不是仅通过应用插值操作获得的，似乎结果在缩放后受到模糊以消除锯齿。这就是我的意思。

这是原始图像（6x6 yuv422p）：

https://snag.gy/Z5pa8f.jpg

如您所见，只有黑白列。在使用双线性过滤器进行缩放操作后，我得到了黑色和白色之间的灰色列，这是预期的。这是我的结果：

我的图像（12x12 yuv422p）：

https://snag.gy/deMJy1.jpg

现在问题是FFMPEG的结果。正如我接下来将展示的，FFMPEG 创建一个只有黑白列的图像，其余的只是灰色阴影，这对于双线性过滤没有意义。

FFMPEG 图像（12x12 yuv422p）：

https://snag.gy/prz54g.jpg

有人可以告诉我FFMPEG在这种情况下的作用吗？

我尝试使用 openCv 功能在 c++ 中旋转后进行双线性插值，但不使用在 openCv 中实现的双线性插值。

在我的输出图像中，总是有一些伪影（完全不同的像素颜色）。

我使用这个公式：

双线性插值公式

我没有使用来自 math.h 的 ceil，而是来自 openCV 的 cvRound()。

所以我的输入是： 莉娜

我的工件输出是：

旋转和插值后的莉娜

我对所有 RGB 值使用该公式，因此对于 B 它看起来：

xn 和 yn 是变换 MAT 中的坐标，它们是浮点数。

正如您所看到的，大部分输出图片都是按应有的方式计算出来的，但不知何故，它们是很少的伪影，这让我没有任何意义。我需要摆脱他们。

感谢您的任何建议。

结果与tf.image.resize_bilinear完全不同cv2.resize。

我觉得这有点麻烦。设置align_corners=True并不总是合理的，因为四个角并不总是应该固定在角落里。那么有没有办法让它更“对称”呢？

重现代码：

获得的结果：

已编辑

设置时align_corners=True，图像的 4 个角和调整大小的图像对齐，但只有 4 个像素。

考虑调整图像大小，图像中的 4 个角应该呈现调整后图像的 4 个角中的区域（就像这样cv2.resize做），而不是最角落的 4 个点。

我正在使用scipy.ndimage.interpolation.zoom双线性插值或双三次插值（如果我是正确的，顺序 = 1 或 3）。

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.1/reference/generated/scipy.ndimage.interpolation.zoom.html

在处理 RGB 图像时，双线性/双三次插值算法是否在每个颜色通道上独立运行，或者颜色通道之间是否存在某种依赖性？