CV2不同图像插值方式的区别

  1. 最近邻插值(Nearest-neighbor interpolation,cv2.INTER_NEAREST):

    • 基于最近的像素值进行插值。
    • 简单快速,但可能会产生锯齿状的边缘。
    • 通常用于图像放大时速度要求较高的情况。
  2. 双线性插值(Bilinear interpolation,cv2.INTER_LINEAR):

    • 基于周围4个像素的加权平均进行插值。
    • 计算速度较快,输出图像质量较好。
    • 通常用于缩小图像。
  3. 双三次插值(Bicubic interpolation,cv2.INTER_CUBIC):

    • 基于周围16个像素的加权平均进行插值。
    • 计算复杂度较高,输出图像质量较好。
    • 通常用于放大图像。
  4. 区域插值(Area-based resampling,cv2.INTER_AREA):

    • 基于区域像素的重采样,通常用于缩小图像。
    • 在缩小图像时,它采用像素区域关系,根据相邻像素的关系计算像素值。
    • 速度较快,但可能导致图像失真。
  5. Lanczos 插值(Lanczos resampling,cv2.INTER_LANCZOS4):

    • 基于 Lanczos 插值算法进行插值,通常用于放大图像。
    • 计算复杂度较高,但输出图像质量较好。
    • 可以保持图像的细节和清晰度,适合放大图像并保持图像质量的需求。
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