很久就想实现的一个功能，图片能够拖动，图片能够通过视口局部显示，但是图片放大缩小还是解决。
于是心心念念半年过去了。
恰逢校园地图大作业，按意思来说是可视化，想着能不能改改代码，搓一个地图，然后实现放大缩小。
功夫不负有心人
找到上古传说，感谢大哥：
【图像缩放】基于双线性插值算法的图像缩放函数_easyx吧_百度贴吧 (baidu.com)
但是只有纯粹的算法和一个函数，需要更好适配鼠标滚轮的话，还得现找，就又尝试找鼠标滚轮，翻出来代码，原来easyx图形库还是内置了这个的。
然后去了解大哥用的处理图像的算法，但是现在还是一点也不明白，只能说是图片像素是固定的屏幕的像素只能是0.02毫秒长宽，但是图片放大，原来的一个像素就能表示的图片，现在需要四个像素来表示，那么像素要怎么选择颜色。
另一个是缩小，原来一个像素点了，但是图片缩小了，一个像素顶原来的四个像素，如何确定这个像素的颜色，同样也是问题。
而插值法，简单来说，就是在两个数据中间猜一个数据。这样描述起来就是无中生有了一个新像素。对应放大。
另一种缩小，两个数据中间猜一个，去替换这两个数据中间的一堆数据，以一当百。对应缩小。
目前理解程度就是这样。
至于双线性，就是x方向补上像素，对应x方向拉伸，拉伸完，再往y方向拉伸，补充像素。
而这样的结果却是x会插值两次，然后y插值一次。如下面链接的图。
后来瞪图才明白，x插值其实是形成了矩形，y需要确定一个区间，这样才能在矩形的中心插入像素。替代去整个矩形。这样面积就缩小了，整个矩形的信息就拿中心插值产生的像素代替了。
这样原图有多少个矩形，新图就有多少个像素。正好信息一一对应，一个矩形丢失其他像素的信息，拿中心插值产生的像素代替矩形。
详解理解自：
图像处理+双线性插值法_双线性插值计算任意位置处的灰度值-CSDN博客
不多说，上代码。
cpp
#include <graphics.h>
#include <iostream>
#include <graphics.h>
#include <conio.h>
//#include"BIA_ZoomImage.h"
void ZoomImage(IMAGE* P,IMAGE* Q,double ZoomRate,bool HighQuality=false,double ZoomRate2=0) {
//不填写第二缩放参数则默认和第一相等
if(ZoomRate2==0)
ZoomRate2=ZoomRate;
//根据缩放比率设定目标图像大小
P->Resize((int)(Q->getwidth()*ZoomRate),(int)(Q->getheight()*ZoomRate2));
//分别对原图像和目标图像获取指针
DWORD* M=GetImageBuffer(P);
DWORD* N=GetImageBuffer(Q);
//选择高质量则使用双线性插值算法
if(HighQuality) {
for(int i=0; i<P->getheight(); i++) {
for(int j=0; j<P->getwidth(); j++) {
//求出目标图像对应像素点在原图的浮点坐标并取整
int X_=(int)((j+0.5)/ZoomRate-0.5);
int Y_=(int)((i+0.5)/ZoomRate2-0.5);
//根据取整坐标求A1(X,Y), A2(X+1,Y), A3(X,Y+1), A4(X+1,Y+1)即浮点坐标临近4个点的颜色平均值。
M[j+i*P->getwidth()]=RGB((GetRValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,
(GetGValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,
(GetBValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4);
}
}
} else
//选择低质量则按常规方法缩放
{
for(int i=0; i<P->getheight(); i++)
for(int j=0; j<P->getwidth(); j++)
//根据目标图像像素点位置逆推算原图像像素点赋值
M[j+i*P->getwidth()]=N[(int)(j/ZoomRate)+(int)(i/ZoomRate2)*Q->getwidth()];
}
}
int main() {
initgraph(1640, 1480);
IMAGE p(1200,1000);
IMAGE b(500,400);
cleardevice();
SetWorkingImage(&p);
setbkcolor(BLUE);
cleardevice();
circle(320, 240, 100);
ZoomImage(&b,&p,0.9,0,0);
// 把p放缩到b里面，0.9小于1，所以是缩小了的p。
SetWorkingImage();
putimage(0,0,&b);
ExMessage msg;
double t=1;
while(1) {
// m=getmessage();
if (peekmessage(&msg, EM_MOUSE)) {
if (msg.message == WM_MOUSEWHEEL) {
// 鼠标滚轮滚动的话
if (msg.wheel > 0) {
t+=0.1;
// 放大
} else {
t-=0.1;
// 缩小
}
ZoomImage(&b,&p,t,0,0);
SetWorkingImage();
setbkcolor(BLACK);
cleardevice();
putimage(0,0,&b);
fillrectangle(300,600,500,800);
}
}
}
getch();
closegraph();
return 0;
}贴吧上古传说，代码自大哥的百度网盘而来。
【图像缩放】基于双线性插值算法的图像缩放函数_easyx吧_百度贴吧 (baidu.com)
cpp
#ifndef ZOOM_H
#define ZOOM_H
void ZoomImage(IMAGE* P,IMAGE* Q,double ZoomRate,bool HighQuality=false,double ZoomRate2=0)
{
//不填写第二缩放参数则默认和第一相等
if(ZoomRate2==0)
ZoomRate2=ZoomRate;
//根据缩放比率设定目标图像大小
P->Resize((int)(Q->getwidth()*ZoomRate),(int)(Q->getheight()*ZoomRate2));
//分别对原图像和目标图像获取指针
DWORD* M=GetImageBuffer(P);
DWORD* N=GetImageBuffer(Q);
//选择高质量则使用双线性插值算法
if(HighQuality)
{
for(int i=0;i<P->getheight();i++)
{
for(int j=0;j<P->getwidth();j++)
{
//求出目标图像对应像素点在原图的浮点坐标并取整
int X_=(int)((j+0.5)/ZoomRate-0.5);
int Y_=(int)((i+0.5)/ZoomRate2-0.5);
//根据取整坐标求A1(X,Y), A2(X+1,Y), A3(X,Y+1), A4(X+1,Y+1)即浮点坐标临近4个点的颜色平均值。
M[j+i*P->getwidth()]=RGB((GetRValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,
(GetGValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,
(GetBValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4);
}
}
}
else
//选择低质量则按常规方法缩放
{
for(int i=0;i<P->getheight();i++)
for(int j=0;j<P->getwidth();j++)
//根据目标图像像素点位置逆推算原图像像素点赋值
M[j+i*P->getwidth()]=N[(int)(j/ZoomRate)+(int)(i/ZoomRate2)*Q->getwidth()];
}
}
#endif