【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】3.4用NumPy进行图像大小调整

3.4 《用NumPy进行图像大小调整》

目录

内容提纲

1. 图像大小调整的基本概念
   • 1.1 图像大小调整的定义
   • 1.2 图像大小调整的常用方法
2. 使用NumPy和PIL库调整图像大小
   • 2.1 安装PIL库
   • 2.2 读取和显示图像
   • 2.3 使用NumPy实现最近邻插值
   • 2.4 使用PIL库实现线性插值
3. 调整图像大小的实际应用
   • 3.1 图像预处理
   • 3.2 图像增强
   • 3.3 图像配准
4. 代码实现：详细原理和源码注释
   • 4.1 读取和显示图像
   • 4.2 最近邻插值实现
   • 4.3 线性插值实现
   • 4.4 比较不同插值方法的效果
5. 总结

3.4 用NumPy进行图像大小调整

1. 图像大小调整的基本概念

1.1 图像大小调整的定义

图像大小调整（Image Resizing）是指改变图像的尺寸，以适应不同的应用需求。例如，将一张高分辨率的图像缩小为低分辨率的图像，或者将一张小图片放大为大图片。调整图像大小可以用于图像预处理、图像增强、图像配准等多种场景。

1.2 图像大小调整的常用方法

常见的图像大小调整方法包括：

• 最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）：选择最接近目标像素的最近邻像素值。
• 双线性插值（Bilinear Interpolation）：根据周围四个像素值的加权平均来计算目标像素值。
• 双三次插值（Bicubic Interpolation）