2019-06-06 18:04:52 weixin_44650248 阅读数 184
  • 学习OpenCV3.2+QT5+ffmpeg实战开发视频编辑器视频教程

    OpenCV3.2+QT5+ffmpeg实战开发视频编辑器视频培训课程概况:教程中会讲解到基于opencv视频和摄像机录制、播放和播放进度控制,多视频图像合并、多视频图像融合、剪切、视频亮度、对比度、尺寸(近邻插值(手动实现),双线性插值,图像金字塔)、颜色格式(灰度图,二值化(阈值)),旋转镜像,视频裁剪(ROI),视频水印(ROI+weight),导出处理后的视频(包含音频,使用ffmpeg工具对音频进行抽取、剪切和终于opencv处理的视频合并)。

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函数用法:cv2.resize( img, size, interpolation=… )

插值法是图像处理中最常用的图像缩放方法,插值法中最常用的是双线性插值(即INTER_LINEAR ),其缩放原理就不一一论述了。涉及较多的图像处理知识,有兴趣的可以多多查阅文献。

interpolation 选项 所用的插值方法
INTER_NEAREST 最近邻插值
INTER_LINEAR 双线性插值(默认设置)
INTER_AREA 使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法,因为它会产生无云纹理的结果。 但是当图像缩放时,它类似于INTER_NEAREST方法
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的Lanczos插值
2018-11-16 21:46:42 qq_40961463 阅读数 216
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数字图像处理之双线性插值

MASK R-CNN中很重要的一个改进是ROIAlign,ROIAlign使用了双线性插值运算避免了之前ROI运算的两次量化操作,从而提高对检测框的预测。这里就对双线性插值做一个简单的介绍。

线性插值

讲双线性插值之前先介绍一下线性插值。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(反之亦然):
yy0xx0=y1y0x1x0 \frac{y - y_0}{x - x_0} = \frac{y_1 - y_0}{x_1 - x_0}
由此得
y=x1xx1x0y0+xx0x1x0y1y = \frac{x_1 - x}{x_1 - x_0}y_0 +\frac{x - x_0}{x_1 - x_0}y_1
线性插值的几何意义:用过两插值节点的直线近似原函数,通过近似代替原函数、插值得到数值。

双线性插值

双线性插值,又称为双线性内插。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。
在这里插入图片描述
已知的红色数据点与待插值得到的绿色点,我们把这些点上的值看作是图像上的像素点,假如我们想得到未知函数 f 在点P= (x,y) 的值,假设我们已知函数f在Q11 = (x1,y1),Q12 = (x1,y2), Q21 = (x2,y1) 以及Q22 = (x2,y2) 四个点的值。首先在x方向进行线性插值,得到R1和R2.
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
然后在y方向进行线性插值,得到P.
在这里插入图片描述
这样就得到所要的结果f(x,y).

2019-07-11 14:12:23 shanxuezhe 阅读数 180
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参考

1.  https://juejin.im/entry/5bac6ff6f265da0aea6983a6      图像处理常用的三种插值算法实现

 

2018-11-28 12:12:31 u014765410 阅读数 237
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2019-05-08 18:51:08 zhiwei121 阅读数 90
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引用的文章:http://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/51220576
https://blog.csdn.net/qq_37577735/article/details/80041586

双线性插值,又称为双线性内插。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。

示例:已知的红色数据点与待插值得到的绿色点
假如我们想得到未知函数f在点P= (x,y) 的值,假设我们已知函数f在Q11 = (x1,y1)、Q12 = (x1,y2),Q21 = (x2,y1) 以及Q22 = (x2,y2) 四个点的值。

在这里插入图片描述

首先在x方向进行线性插值,得到R1和R2,

在这里插入图片描述
然后在y方向进行线性插值,得到P.

在这里插入图片描述

这样就得到所要的结果f(x,y).

在这里插入图片描述

其中红色点Q11,Q12,Q21,Q22为已知的4个像素点.

第一步:X方向的线性插值,在Q12,Q22中插入蓝色点R2,Q11,Q21中插入蓝色点R1;
第二步 :Y方向的线性插值 ,通过第一步计算出的R1与R2在y方向上插值计算出P点。

线性插值的结果与插值的顺序无关。首先进行y方向的插值,然后进行x方向的插值,所得到的结果是一样的。双线性插值的结果与先进行哪个方向的插值无关。

由于图像双线性插值只会用相邻的4个点,因此上述公式的分母都是1。

如果选择一个坐标系统使得 的四个已知点坐标分别为 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和 (1, 1),那么插值公式就可以化简为
f(x,y)=f(0,0)(1-x)(1-y)+f(1,0)x(1-y)+f(0,1)(1-x)y+f(1,1)xy。

写成矩阵形式就是

			1-x           x
	1-y    f(0,0)      f(1,0)
	y      f(0,1)       f(1,1)
				
例如,I(1.2,4.5)就是非整数的像素值,它的二维线性插值就是

               1-xx       xx
       1-yy   I(1,4)    I(1,5)
       yy     I(2,4)    I(2,5)

其中,xx为小数部分,此例中,xx=0.2, I(x,y)表示(y,x)处的像素值

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