Python OpenCV 双线性插值与图像变换实战

Miles

发布时间：2026-10-13| 4人浏览过

原创

本文通过Python和OpenCV库演示双线性插值在图像处理中的应用。代码展示了如何对灰度图像进行缩小、平移及旋转操作，并对比了最近邻插值与双线性插值的差异，帮助开发者理解几何变换中的像素重采样原理。

OpenCV图像几何变换与插值算法实现

以下代码展示了使用Python和OpenCV进行图像几何变换的具体实现，重点涉及双线性插值的应用。


#coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
'''双线性插值'''
img = cv2.imread('timg.jpeg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) # load the gray image
cv2.imwrite('img.jpg', img)
h, w = img.shape[:2]

# shrink to half of the original
a1 = np.array([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]], np.float32)
d1 = cv2.warpAffine(img, a1, (w, h), borderValue=125)

# shrink to half of the original and move
a2 = np.array([[0.5, 0, w /4], [0, 0.5, h / 4]], np.float32)
d2 = cv2.warpAffine(img, a2, (w, h),flags=cv2.INTER_NEAREST,borderValue=125)
# rotate based on d2
a3 = cv2.getRotationMatrix2D((w / 2, h / 2), 90, 1)
d3 = cv2.warpAffine(d2, a3, (w, h),flags=cv2.INTER_LINEAR, borderValue=125)

cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('d1',d1)
cv2.imshow('d2',d2)
cv2.imshow('d3',d3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述示例完整演示了基于OpenCV的双线性插值处理流程，可作为图像缩放与旋转操作的参考实现。