Numpy双三次插值Python

在本文中，我们将介绍如何在Python中使用NumPy库进行双三次插值。

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什么是双三次插值

双三次插值是一种优化的图像插值技术，它可以在保持低像素密度的同时，以高质量呈现图像。确切地说，它是一种二维插值技术，它使用一种由48个系数组成的二次多项式，在给定区域内插值密度低的像素。

如何使用双三次插值

在Python中，我们可以使用NumPy库中的函数numpy.interp()进行双三次插值。接下来，我们将使用以下代码在Python中进行双三次插值。

import numpy as np
from PIL import Image

def bicubic_interpolation(img, out_height, out_width):
    # 将输入图像转换为数组
    img_arr = np.array(img)
    # 获取输入图像的大小
    in_height, in_width = img_arr.shape[:2]
    # 计算高度和宽度缩放因子
    height_ratio = in_height / out_height
    width_ratio = in_width / out_width
    # 创建输出数组
    out_arr = np.zeros((out_height, out_width, img_arr.shape[2]), dtype=np.uint8)

    # 循环遍历输出数组中的每个像素
    for i in range(out_height):
        for j in range(out_width):
            # 计算输入数组的相应坐标
            y = i * height_ratio
            x = j * width_ratio
            # 计算在输入数组中对应于当前输出像素的周围16个像素
            y_min = max(int(np.floor(y - 1)), 0)
            y_max = min(int(np.ceil(y + 2)), in_height)
            x_min = max(int(np.floor(x - 1)), 0)
            x_max = min(int(np.ceil(x + 2)), in_width)
            # 提取周围16个像素
            patch = img_arr[y_min:y_max, x_min:x_max, :]
            # 计算在输入数组中对应于当前输出像素的相对坐标
            y_rel = y - y_min
            x_rel = x - x_min
            # 创建16个对应于当前输出像素周围像素的权重
            weights = np.zeros((4, 4))
            for k in range(4):
                for l in range(4):
                    dist_sq = (k - y_rel) ** 2 + (l - x_rel) ** 2
                    if dist_sq < 1:
                        weights[k, l] = 1 - dist_sq
            # 对颜色通道分别进行双三次插值
            for channel in range(img_arr.shape[2]):
                patch_chan = patch[:, :, channel]
                weights_chan = weights.copy()
                # 对权重进行归一化
                weights_chan /= np.sum(weights_chan)
                # 计算新的像素
                out_arr[i, j, channel] = np.sum(patch_chan * weights_chan)

    # 将输出数组转换为图像并返回
    return Image.fromarray(out_arr)

# 假设有以下输入图像
img = Image.open('input_image.png')

# 使用双三次插值将输入图像放大2倍
out_img = bicubic_interpolation(img, img.size[1] * 2, img.size[0] * 2)

# 将输出图像保存到文件
out_img.save('output_image.png')