最近邻：
import cv2
import numpy as np
def function(img):
height,width,channels =img.shape
emptyImage=np.zeros((2048,2048,channels),np.uint8)
sh=2048/height
sw=2048/width
for i in range(2048):
for j in range(2048):
x=int(i/sh)
y=int(j/sw)
emptyImage[i,j]=img[x,y]
return emptyImage\nimg=
2021-11-04 10:56:49
47KB
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一维插值
插值不同于拟合。插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法。
拉格朗日插值多项式：当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式的次数较高，可能出现不一致的收敛情况，而且计算复杂。随着样点增加，高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象。
分段插值：虽然收敛，但光滑性较差。
样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式。由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插值误差，这样就避免了使用高阶多项式所出现的龙格现象，所以样条插值得到了流行。
# -*-coding:utf-8 -*
2021-11-03 17:24:06
239KB
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采用imageJ内的包对dicom文件进行读取，然后取得图片的轮廓（各种轮廓，只要修改shape的值就行），最后采用三次参数插值方式进行三维重组，然后进行旋转变换、投影变换、颜色变换等进行三维空间的观察。
2021-11-03 14:59:29
1.19MB
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matlab中批量导入图像代码双三次火炬
调整图像大小是计算机视觉和图像处理中的基本操作之一。
虽然MATLAB的imresize函数用作标准，但其他库（例如PIL，OpenCV，PyTorch等）的实现与MATLAB不一致，尤其是对于双三次内核。
该存储库的目标是在广泛使用的PyTorch框架中提供类似于MATLAB的双三次插值。
欢迎任何问题使它变得更好！
我们实施的优点是：
易于使用。
您只需要复制一个python文件。
与MATLAB的imresize('bicubic')
，带有或不带有抗锯齿。
支持在不同尺寸上的任意大小调整因子。
非常快，支持GPU加速和批处理。
关于输入和输出图像完全可区分。
更新
以前的版本在分数比例因子方面遇到了一些麻烦（可以选择会导致分数比例因子的输出大小是可以的）。
1.2.0版解决了该问题并提高了准确性。
环境与依存关系
该存储库在以下条件下进行了测试：
Ubuntu
18.04
PyTorch
1.5.1（最低要求0.4.0）
CUDA
10.2
MATLAB
R2019b
但是，我们避免使用任何与版本有关的编码样式，以使我们的方法与各种环境
2021-11-03 11:15:19
22.45MB
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