OpenCV插值运算---记录贴

标签：缩放插值线性插值 --- OpenCV 因子图像 cv

在 Qt 中结合 OpenCV 进行线性插值，并将 3x3 的数据扩展为 15x15 的图像显示，步骤可以分为以下几步：

1. 安装 OpenCV

2. 创建 3x3 数据并进行线性插值

我们可以使用 OpenCV 的 cv::resize 函数来执行线性插值，并且可以选择将数据从 3x3 转换为 15x15。

3. 转换为图像并显示

使用 QImage 将扩展后的数据转换为图像，并通过 QLabel 显示图像。

示例代码：

假设你已经有了一个 3x3 的数据数组，并希望将其扩展到 15x15，然后显示为图像。

#include <QCoreApplication>
#include <QImage>
#include <QLabel>
#include <QPixmap>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    // 初始化一个 3x3 的数据（可以是任意数字）
    cv::Mat mat3x3 = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 1.0f, 2.0f, 3.0f,
                                              4.0f, 5.0f, 6.0f,
                                              7.0f, 8.0f, 9.0f);

    // 创建一个 15x15 的空矩阵
    cv::Mat mat15x15;

    // 使用 OpenCV 进行线性插值，将 3x3 扩展到 15x15
    cv::resize(mat3x3, mat15x15, cv::Size(15, 15), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);

    // 将 OpenCV 的 Mat 转换为 QImage
    // OpenCV 是以 BGR 格式存储图像，QImage 需要 RGB 格式
    // 如果需要将浮动数值转换成图像，通常需要进行适当的缩放和归一化
    mat15x15.convertTo(mat15x15, CV_8UC1, 255.0 / 9.0); // 归一化到 0-255 范围

    // 转换为 QImage（8位灰度图像）
    QImage img(mat15x15.data, mat15x15.cols, mat15x15.rows, mat15x15.step, QImage::Format_Grayscale8);

    // 显示图像
    QLabel label;
    label.setPixmap(QPixmap::fromImage(img));
    label.show();

    return a.exec();
}

代码解析：

创建 3x3 数据： 我们使用 OpenCV 的 cv::Mat 来创建一个 3x3 的矩阵并填充数据。这里填充的是浮动数值，可以根据需要填充其他数据。
线性插值扩展到 15x15： 使用 OpenCV 的 cv::resize 函数将 3x3 的矩阵扩展为 15x15，并指定 cv::INTER_LINEAR 方法进行线性插值。
转换数据为图像：
- 我们首先将矩阵的值通过 convertTo 函数转换为 8UC1 类型（即 8 位单通道图像）。同时通过 255.0 / 9.0 对数据进行归一化，使得值范围适合显示（假设原始值是 0 到 9）。
- 然后，将 OpenCV 的 cv::Mat 数据转为 QImage，由于是灰度图，所以格式使用 QImage::Format_Grayscale8。
显示图像： 使用 QLabel 来显示图像，通过 QPixmap::fromImage 将 QImage 转换为 QPixmap，然后显示在 QLabel 上。

显示效果：

当你运行这个程序时，你会看到一个 15x15 的灰度图像，数据通过线性插值从 3x3 的数据扩展而来。

说明：

cv::resize： OpenCV 的 resize 函数可以通过指定目标尺寸和插值方法来调整图像的大小。常用的插值方法包括 INTER_LINEAR（线性插值）、INTER_CUBIC（三次插值）等。
数据归一化： 如果你处理的是浮动数据，必须确保在转换为图像之前对数据进行适当的归一化，使其适合于显示（例如，灰度图像的值应该在 0 到 255 之间）。

扩展：

如果你有不同的数据类型（如图像数据），也可以根据需要调整代码，将其扩展为多通道图像（如 RGB 图像）。
你还可以根据需要选择不同的插值方法来获得不同的效果，尤其在图像处理任务中，线性插值、立方插值等方式会影响图像的质量。

除了 线性插值，常见的图像插值方法还有很多。不同的插值方法会产生不同的效果，适用于不同的应用场景。以下是一些常见的插值方法，尤其在图像缩放和变换中经常使用：

1. 最邻近插值（Nearest Neighbor Interpolation）

原理： 这种方法选择离目标像素最近的一个源像素的值来填充目标像素。简单来说，就是复制最近邻的像素值。
优点： 算法简单，计算速度快，适合于快速处理。
缺点： 结果通常会比较粗糙，尤其是图像缩放倍数较大时，可能会出现锯齿状边缘。
使用场景： 当需要非常快速的插值或图像的质量要求不高时（例如二值化图像或一些特殊效果）。

OpenCV实现： cv::INTER_NEAREST

2. 双线性插值（Bilinear Interpolation）

原理： 双线性插值使用周围四个像素的加权平均来计算目标像素值。权重通常基于与目标像素的距离来确定。
优点： 相比最邻近插值，双线性插值会得到更平滑的结果，避免了锯齿状边缘。
缺点： 比最邻近插值稍慢，但在大多数应用中仍然非常快速。
使用场景： 适用于大多数普通的图像处理任务，尤其是图像缩放时。

OpenCV实现： cv::INTER_LINEAR

3. 立方插值（Cubic Interpolation）

原理： 立方插值考虑了目标像素周围16个像素的加权平均，通常使用三次方函数来计算目标像素的值。相较于双线性插值，它可以产生更平滑的插值效果。
优点： 可以产生更平滑和更自然的图像效果，特别是在图像放大时。
缺点： 计算量较大，速度比双线性插值慢一些，但结果质量更好。
使用场景： 在对图像质量有较高要求的场合，特别是在图像放大时，效果更加自然。

OpenCV实现： cv::INTER_CUBIC

4. 拉格朗日插值（Lagrange Interpolation）

原理： 拉格朗日插值是一种基于多项式的插值方法，通常用来从一个已知的数据点集估算出目标值。它在目标点周围的多个已知点之间找到一个最佳拟合的多项式。
优点： 能够精确地通过所有数据点，但计算复杂度较高。
缺点： 在图像处理上不常用，主要用于数值数据插值。
使用场景： 适用于高精度数据插值，但在图像处理中不常见。

5. 双三次插值（Bicubic Interpolation）

原理： 双三次插值是立方插值的一种扩展，考虑了图像目标像素周围16个像素的权重，并且基于三次多项式进行插值。它不仅平滑，还能避免线性插值时可能产生的模糊现象。
优点： 图像质量非常高，能有效避免模糊。
缺点： 计算量大，速度较慢。
使用场景： 适用于需要较高图像质量的场合，比如照片编辑和视觉效果处理。

OpenCV实现： cv::INTER_CUBIC

6. Lanczos 插值

原理： Lanczos 插值基于 sinc 函数（正弦积分函数）。它是高质量的插值方法，特别适合用于缩小图像，同时可以减少高频噪声和模糊。Lanczos 插值使用周围的多个像素进行计算，能够提供非常高的图像质量。
优点： 结果非常清晰，边缘锐利，适合图像的高质量缩放，尤其在图像减小时表现优异。
缺点： 计算量较大，比其他插值方法要慢。
使用场景： 高质量图像缩放，特别是在图像尺寸缩小时。

OpenCV实现： cv::INTER_LANCZOS4（Lanczos-4 插值）

7. 样条插值（Spline Interpolation）

原理： 样条插值使用分段多项式来拟合数据点，它在处理时能确保每个数据段之间的平滑过渡。样条插值可以提供比线性插值更平滑的效果，常用于对数据点进行平滑插值。
优点： 生成非常平滑的结果，特别适合处理光滑变化的数据。
缺点： 对计算的要求较高，速度较慢。
使用场景： 常用于曲线拟合、图像平滑等领域。

8. 高斯插值（Gaussian Interpolation）

原理： 高斯插值使用高斯函数对数据进行平滑处理，可以在保持图像边缘的同时减少噪声。
优点： 适用于平滑数据或图像，减少噪声和细节丢失。
缺点： 可能会模糊图像的细节，特别是当图像包含高频信息时。
使用场景： 图像去噪、平滑处理等。

在 OpenCV 中使用不同插值方法：

OpenCV 提供了多种插值方法，通常在使用 cv::resize 函数时指定插值方式。例如：

cv::resize(src, dst, cv::Size(new_width, new_height), 0, 0, cv::INTER_NEAREST); // 最邻近插值
cv::resize(src, dst, cv::Size(new_width, new_height), 0, 0, cv::INTER_LINEAR); // 双线性插值
cv::resize(src, dst, cv::Size(new_width, new_height), 0, 0, cv::INTER_CUBIC); // 立方插值
cv::resize(src, dst, cv::Size(new_width, new_height), 0, 0, cv::INTER_LANCZOS4); // Lanczos 插值

总结：

最邻近插值：快速，但质量差，适用于低质量需求或实时处理。
线性插值：常用且平滑，适用于大多数应用。
立方插值/双三次插值：高质量插值，适用于对图像质量要求较高的场合。
Lanczos 插值：非常高质量，适合图像缩小。
样条插值：主要用于数据拟合，不常用于图像处理。
高斯插值：适合平滑和去噪。

在 cv::resize 函数中，传参中的两个 0 是 缩放因子，即在 x 轴和 y 轴上的缩放比例。这两个参数通常用于对图像进行缩放时提供相对缩放比例。

具体来说，cv::resize 的函数原型为：

cv::resize(
    cv::InputArray src,          // 输入图像
    cv::OutputArray dst,         // 输出图像
    cv::Size dsize,              // 目标图像大小 (宽度和高度)
    fx,                          // 水平缩放因子 (0 表示不修改)
    fy,                          // 垂直缩放因子 (0 表示不修改)
    interpolation                // 插值方法
);

解释：

dsize：目标图像的尺寸 (cv::Size(new_width, new_height))，表示输出图像的宽度和高度。
fx：水平缩放因子，表示图像在 x 轴方向上的缩放比例。
fy：垂直缩放因子，表示图像在 y 轴方向上的缩放比例。
interpolation：插值方法，用于决定图像的重采样方式，譬如 cv::INTER_NEAREST、cv::INTER_LINEAR 等。

参数为 `0, 0` 的含义：

当你将 fx 和 fy 都设置为 0 时，表示 没有指定缩放比例。此时，OpenCV 会根据 dsize 中的目标尺寸来计算对应的缩放比例。
换句话说，0 的意思是“自动计算”，会根据目标尺寸 dsize 和原图像尺寸 src 来确定图像应该如何缩放。

举个例子：

cv::resize(src, dst, cv::Size(new_width, new_height), 0, 0, cv::INTER_NEAREST);

src 是输入图像。
dst 是输出图像。
cv::Size(new_width, new_height) 是目标图像的大小。
0, 0 表示 OpenCV 会根据目标尺寸 cv::Size(new_width, new_height) 自动计算图像的缩放比例（即，水平方向和垂直方向的缩放因子）。
cv::INTER_NEAREST 是使用最近邻插值法进行缩放。

总结：

如果传递 0，它们表示“基于目标尺寸自动计算缩放因子”。
dsize（目标大小）会作为主输入，fx 和 fy 会被忽略，因此这两个参数可以用来指定一个 固定的目标尺寸，并由 OpenCV 根据源图像的尺寸自动计算缩放比例。

缩放因子的大小对图像插值有显著影响，特别是在图像的 缩放比例较大或较小时，插值的质量和效果会有所不同。具体来说，缩放因子影响以下几个方面：

1. 缩放因子影响图像质量

放大时（缩放因子 > 1）：
- 高缩放因子（例如，放大4倍、8倍或更高）通常会导致图像模糊或失真，尤其在使用简单插值方法时（如最邻近插值）。即使使用高质量的插值方法（如双三次插值或Lanczos插值），也可能会出现细节丢失或图像变得不清晰。
- 插值算法的作用：插值方法决定了如何在新增的像素位置计算值。例如，双线性插值会考虑相邻像素的加权平均，而双三次插值则会考虑更多像素并生成更平滑的结果。在高缩放因子下，好的插值方法能有效减少模糊和锯齿状的边缘，但计算量也相应增加。
缩小时（缩放因子 < 1）：
- 低缩放因子（例如，缩小到原图的1/2、1/4）通常会导致 图像丢失细节，尤其是当图像被压缩时，细节和纹理可能会丢失。
- 插值方法的影响：缩小图像时，较好的插值方法（如Lanczos插值）能够较好地保留重要的视觉特征（如边缘和纹理），而使用简单的插值方法（如最邻近插值）会导致图像变得模糊或者细节丢失。

2. 缩放因子与插值方法的关系

低缩放因子：
- 当图像尺寸大幅缩小时（比如缩小到原图的1/4或更小），某些插值方法可能导致图像细节丢失或出现不自然的模糊。例如，最邻近插值在图像缩小时可能会导致边缘粗糙，而双线性或立方插值能够平滑图像。
- Lanczos插值 是一种非常适合用于图像缩小的插值方法，能够更好地保留图像的细节和结构，尤其在缩小倍数较大的情况下（例如将图像缩小为原始尺寸的1/4或更小）效果更佳。
高缩放因子：
- 当图像被放大时，插值方法对最终结果的影响更加显著。简单的插值方法（如最邻近插值）可能会导致图像产生锯齿状的边缘和块状的失真，而较高级的插值方法（如双三次插值和Lanczos插值）则会提供更平滑的效果。
- 双三次插值 和 Lanczos插值 通常能在大幅放大图像时获得更好的视觉效果，因为它们会考虑更多周围的像素并平滑图像的细节。

3. 插值方法选择与缩放因子的配合

最邻近插值（Nearest Neighbor）：当图像缩放因子较小时（例如缩小图像），最邻近插值可能还算有效，但放大时则容易出现锯齿状的边缘。该方法适用于需要快速处理并且对图像质量要求不高的情况。
双线性插值（Bilinear Interpolation）：在大多数情况下，双线性插值能够在缩小或放大时提供比最邻近插值更好的效果。它的计算量适中，结果较平滑。
双三次插值（Bicubic Interpolation）：对于较大的缩放因子（无论是放大还是缩小），双三次插值通常能够提供更高质量的结果。它通过考虑更多的邻近像素，使得图像更平滑，细节保持得更好，但计算开销也较大。
Lanczos 插值：当图像缩放因子较大时（尤其是缩小时），Lanczos 插值表现尤为优秀。它能够在缩小时更好地保留图像的细节和边缘，同时在放大时也能减少模糊和锯齿问题。

4. 对锯齿状边缘的影响

低缩放因子（如缩小到1/4或更小）：使用简单的插值方法（如最邻近插值）时，可能会导致图像边缘出现锯齿状的效果。而使用更精细的插值方法（如双三次插值或Lanczos插值），能够在图像缩小时避免锯齿状边缘。
高缩放因子（如放大4倍或更大）：对于图像放大，简单的插值方法（如最邻近插值）会导致图像边缘显得非常不平滑，出现明显的锯齿。采用双线性或双三次插值方法，能够在某种程度上减轻这种锯齿效果。

5. 计算复杂度

低缩放因子时，简单的插值方法（如最邻近插值、双线性插值）计算量较小，适合实时应用。
高缩放因子时，如使用双三次或Lanczos插值时，计算量较大，但在保留图像质量方面具有明显优势。

总结：

缩放因子较大（图像放大时）：高质量插值方法（如双三次插值、Lanczos插值）效果更好，能够避免锯齿和模糊。
缩放因子较小（图像缩小时）：低缩放因子时，双三次插值和Lanczos插值仍然能提供较好的效果，减少图像细节丢失。
插值方法的选择：如果需要在缩放时保持较高的图像质量，应选择计算量较大的插值方法（如双三次、Lanczos），尤其在图像需要大幅度缩放时（无论是放大还是缩小）。

不同的缩放因子要求根据目标图像的质量需求选择合适的插值方法，以平衡计算复杂度和图像效果。

标签：缩放,插值,线性插值,---,OpenCV,因子,图像,cv
From： https://blog.csdn.net/m0_63482948/article/details/145052626

OpenCV插值运算---记录贴

1. 安装 OpenCV

2. 创建 3x3 数据并进行线性插值

3. 转换为图像并显示

示例代码：

代码解析：

显示效果：

说明：

扩展：

1. 最邻近插值（Nearest Neighbor Interpolation）

2. 双线性插值（Bilinear Interpolation）

3. 立方插值（Cubic Interpolation）

4. 拉格朗日插值（Lagrange Interpolation）

5. 双三次插值（Bicubic Interpolation）

6. Lanczos 插值

7. 样条插值（Spline Interpolation）

8. 高斯插值（Gaussian Interpolation）

在 OpenCV 中使用不同插值方法：

总结：

解释：

参数为 `0, 0` 的含义：

举个例子：

总结：

1. 缩放因子影响图像质量

2. 缩放因子与插值方法的关系

3. 插值方法选择与缩放因子的配合

4. 对锯齿状边缘的影响

5. 计算复杂度

总结：

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4. 拉格朗日插值（Lagrange Interpolation）

5. 双三次插值（Bicubic Interpolation）

6. Lanczos 插值

7. 样条插值（Spline Interpolation）

8. 高斯插值（Gaussian Interpolation）

在 OpenCV 中使用不同插值方法：

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解释：

参数为 0, 0 的含义：

举个例子：

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