最近領插值法

阿新 • • 發佈：2021-11-29

【簡紹】

最簡單的一種插值方法，不需要計算，在待求畫素的四鄰畫素中，將距離待求畫素最近的鄰畫素灰度賦給待求畫素。設i+u, j+v(i, j為正整數， u, v為大於零小於1 的小數，下同)為待求畫素座標，則待求畫素灰度的值 f(i+u, j+v) 公式如下： srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) , srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)

（0*（3/4），0*（3/4）） == > (0*(0.75),0*(0.75))===>(0.0) =>234

（1*（3/4），0*（3/4）） == > (1*(0.75),0*(0.75))===>(1.0) =>67

（2*（3/4），0*（3/4）） == > (2*(0.75),0*(0.75))===>(2.0) =>89

（3*（3/4），0*（3/4）） == > (3*(0.75),0*(0.75))===>(2.0) =>89

依次類推：

這是一種最基本，最簡單的影象縮放演算法，效果也是最不好的，

放大後的效果有嚴重的馬賽克

縮小後的影象有嚴重的失真。

效果不好的根源：引入了嚴重的影象失真

最近領插值法

【簡紹】最簡單的一種插值方法，不需要計算，在待求畫素的四鄰畫素中，將距離待求畫素最近

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適用範圍：給出n個點$(x_i,y_i)$，過這n個點能夠確定一個最高n-1次的多項式$f(x)$，求$f(k)$

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\\(n\\)階的多項式 \\(f(x)\\) 可以由 \\(n+1\\) 個點確認。若現有 \\(n+1\\) 個點\\((x_i,y_i) \\ \\ , \\ i \\in [0,n]\\) 在 \\(f(x)\\) 上

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對於n次多項式 \\[\\Gamma(k) = \\sum_{i=0}^{n}y_i\\prod_{j=0,{j}\\neq {i} }^{n}\\frac{k-x_j}{x_i-x_j}

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newton_forward_interpolation牛頓向前插值法參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/66793653 https://www.geeksforgeeks.org/newton-forward-backward-interpolation/

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目的：用於缺失資料處理定義：在離散資料的基礎上補插連續函式，使得這條連續曲線通過全部給定的離散資料點。（而擬合只求函式影象神似而不求穿過已知點）

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區域性路徑規劃之曲線插值法演算法簡介曲線插值法是在滿足某些特定條件下，對路徑曲線的擬合。

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資料插補常見插補方法插值法--拉格朗日插值法根據數學知識可知，對於平面上已知的n個點（無兩點在一條直線上可以找到n-1次多項式

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資料分析資料清洗：缺失值處理、1刪除記錄 2資料插補 3不處理資料在https://book.tipdm.org/jc/219 中的資源包中資料和程式碼chapter4\\demo\\data\\catering_sale.xls

【演算法筆記】Lagrange 插值法

本文總計約 5000 字，閱讀大約需要 30 分鐘。警告！警告！警告！本文有大量的 \\(\\LaTeX\\) 公式渲染，可能會導致載入異常緩慢！

資料預處理--缺失值判斷和處理（刪除發、插補法（均值插補、熱平臺插補））

資料預處理 1 資料集載入這裡使用mice軟體包下的nhanes2資料集進行演示，這是一個含有缺失值的小規模資料集。

Python座標線性插值應用實現

一、背景在野外佈設700米的測線，點距為10米，用GPS每隔50米測量一個座標，再把測線的頭和為測量一個座標。現在需使用線性插值的方法求取每兩個座標之間的其他4個點的值。

Python實現線性插值和三次樣條插值的示例程式碼

(1)、函式 y = sin(x) (2)、資料準備 #資料準備 X=np.arange(-np.pi,np.pi,1) #定義樣本點X，從-pi到pi每次間隔1

python的scipy實現插值的示例程式碼

插值對於一些時間序列的問題可能比較有用。 Show the code directly: import numpy as np

Python-opencv 雙線性插值例項

我就廢話不多說了，直接上程式碼吧！ #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np \'\'\'雙線性插值\'\'\'

python資料處理——對pandas進行資料變頻或插值例項

這裡首先要介紹官方文件，對python有了進一步深度的學習的大家們應該會發現，網上不管csdn或者簡書上還是什麼地方，教程來源基本就是官方文件，所以英語只要還過的去，推薦看官方文件，就算不夠好，也可以只看它裡面

Numpy一維線性插值函式的用法

直接列出函式： numpy.interp(x,xp,fp,left=None,right=None,period=None) x - 表示將要計算的插值點x座標

matlab中二維插值函式interp2的使用詳解

下面是一段產生log-normal分佈的程式碼，以此進行說明。 clear all; clc; for t=1:100 Traffic(t) =curve(t);

python 一維二維插值例項

一維插值插值不同於擬合。插值函式經過樣本點，擬合函式一般基於最小二乘法儘量靠近所有樣本點穿過。常見插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、樣條插值法。