【Datawhale9月打卡】计算机视觉学习Task1笔记

【Datawhale9月打卡】计算机视觉学习Task1笔记

Task1，主要讲了OpenCV的相关知识点以及一个代码实践（分了C++和Python部分）。介绍了三种算法：最近邻插值算法、双线性插值、映射方法，以及他们三个的代码实现。

1、 最近邻插值算法原理

最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。

在官方给的markdown文档中给出了一个OpenCV的坐标系，紧接着给出了一个例子来用以理解。

这种方法的缺点是，用该方法作放大处理时，在图象中可能出现明显的块状效应。

2、 双线性插值

由于线性插值多项式为，由此可推出双线性插值的相关性质。

双线性插值就是线性插值在二维时的推广,在两个方向上做三次线性插值，具体操作如下图所示：

3、 映射方法

因为Markdown没有给比较详细的解释，就去网上搜了一下，找到了如下的资料。

向前映射示意图，结合文字更好理解。

向后映射示意图，其实就是向前映射两个坐标轴调换一下。

四、代码复现（基于JupyterLab）

代码：

结果：