双线性插值法公式推导,双线性插值公式

双线性插值法公式推导,双线性插值公式

4)将式(1)和式(2)代入式(3)得：该函数就是双线性插值函数。虽然该公式看着稍微有点烦，但是你不能不说它很简单) 当四个角点分别是图像相邻的四个角点时，且假设其中一个角点(x1,y1)双线性插值法是线性插值法的变形，它可以在任意定义域内，利用2个线性方程，求解未知数据点的值。其公式为：y=a0+a1*x1+a2*x2+……ap*xp,其中，a0,a1,a2,…ap是p+

采用双线性插值法得到红色框处的像素值：f(P) = f(2.5, 2) = f(Q_{11})(3-2.5)(3-2)双线性插值公式推导Ia = input_img[np.arange(B)[:,None,None], y0, x0]Ib = input_img[np.arange(B)[:,None,None], y1, x0]Ic = input_img[np.arange(B)[:,None,None], y0,

alpha = y0 - y1; % 公式中的alpha % 双线性插值求出该位置的像素值dst(j,k,i) = (1-beta)*(1-alpha)*src(x1,y1,i) + (1-beta)*alpha*src(x1,y2,i) +我们可以使用如下的公式：w0=1−xi−x0xi−xi+1w1=1−yi−y0yi−yi+1w2=1−xi−x1xi−xiw3=1−yi−y1yi−yi其中，xi,yi) 是新像素点的坐标，x0,y0) 到(x3,y3)

＋﹏＋ 假设x处的直线上的红点坐标为(x,Y),那么Y约等于y。根据图可以得到公式：用y0,y1表示得到公式很好记，将分式看做权重系数。2.双线性插值法双线性插值法也叫双线性内插，其核心思想点击打开链接先上双线性插值公式：此时，双线性插值公式已经给出，本文主要讲解的是红色框中公式是如何得到的，剩下的公式自己推导即可。

?０? 1. 傅里叶变换公式及其推导⭐⭐⭐ 2. 边缘检测算法⭐⭐⭐ 3. 牛顿法的推导过程⭐⭐⭐ 4. 了解哪些插值算法⭐⭐⭐ 5. SIFT的整个详细流程⭐⭐⭐ 6. SIFT和SURF几何中心点重合对应公式：再带入到上面的情况，可以发现问题解决了，到此，才算完成完整的双线性插值法，当然如果这样计算发现结果跟OpenCV的结果不一样，是因为Open