DevC++ easyx 从图片放缩理解双线性插值意义

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。

如何用鼠标滚轮实现绘图窗口的缩放呢 - CodeBus

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 复制代码

#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 复制代码

#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