介绍 插值查找（Insert Value Search）是二分查找的一种改良，主要是改良了mid的值，mid的值由原来的mid = (left + right) / 2而变成了自适应获取mid的值mid...对于数据量较大，关键字分布比较均匀的查找表来说，采用插值查找，速度较快。而关键字分布不均匀的情况下，该方法不一定比二分查找要好。
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别...KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting...），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...由于KNN最邻近分类算法在分类决策时只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合
插值方法的种类 线性插值是最简单的插值方法之一，它假设数据在两个相邻点之间的变化是线性的。...牛顿插值：根据工程精度要求选择不同的节点个数，逐步构造插值多项式，具有较大的灵活性和较小的运算量，易于计算机编程实现。...工程应用：在GPS/INS组合导航系统中，牛顿插值法被用于动力学模型的构建，以提高系统的精度和稳定性。 编程实现 Python是一种强大的编程语言，提供了丰富的库来实现各种插值算法。...模糊规则插值算法在连续值预测问题中有很好的应用前景。通过对稀疏模糊TSK规则插值方法的研究，进一步促进了模糊插值推理的实际应用。 这些案例展示了插值算法在多个领域的广泛应用及其重要性。...在Python中，有多个高效库和工具可以用于实现插值算法。
最新发展的话有基于决策树，深度学习，字典学习的图像插值算法。 线性插值算法 线性插值算法常用有五种，在OpenCV中设置可以通过相关参数很方便地进行设置。 ?...由最邻近插值法，放大后的图像有很严重的马赛克，会出现明显的块状效应；缩小后的图像有很严重的失真。 这是一种最基本、最简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素值，只由原图像中的一个像素点确定。...四个顶点：最邻近插值 例如，目标图像右上角的顶点(0,3)，对于原图像的点为(0,2.125)，直接用原图像右上角的顶点(0,2)作为它的值即可。...计算过程： 用h(x,y)表示目标图像，f(x,y)表示原图像 中间的点：双线性插值 ? 边界上的点（除了顶点）：线性插值 ? 四个顶点：最邻近插值 ? ?...非线性插值算法 非线性插值算法主要有两大类，基于小波变换的插值算法，基于边缘信息的插值算法。
Inter interpMethod = Inter.Linear：插值类型的标识符，具体如表 ?...dst = new Mat(); //CvInvoke.Resize(scr, dst, new Size(150, 200), 0, 0, Inter.Cubic);//三次样条插值...CvInvoke.Resize(scr, dst, new Size(150, 200), 0, 0, Inter.Lanczos4);//兰索斯算法插值
图像缩放算法往往基于插值实现，常见的图像插值算法包括最近邻插值（Nearest-neighbor）、双线性插值（Bilinear）、双立方插值（bicubic）、lanczos插值、方向插值（Edge-directed...interpolation）、example-based插值、深度学习等算法。...本篇文章，我们介绍Nearest-neighbor和Bilinear插值的原理及C实现。 插值算法原理如下： ? 1....Nearest-neighbor 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。...Bilinear 双线性插值使用周围4个点插值得到输出，双线性插值，是指在xy方法上，都是基于线性距离来插值的。 如图1，目标图像中的一点对应到源图像中点P(x,y)，我们先在x方向插值： ?
1 算法理论介绍与推荐 1.1 最近邻插值算法原理 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。 ?...(image-3eee7e-1587461219520)] 1.2 双线性插值 在讲双线性插值之前先看以一下线性插值，线性插值多项式为： ? ? ? ...双线性插值就是线性插值在二维时的推广,在两个方向上做三次线性插值，具体操作如下图所示： ? 令 ? 为两个变量的函数，其在单位正方形顶点的值已知。假设我们希望通过插值得到正方形内任意点的函数值。...如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置，则其灰度值就按插值算法在4个输出象素之间进行分配。称为向前映射法，或象素移交影射。...1.5倍放大，最近邻插值 ? 1.5倍放大，双线性插值 ? 3 参考链接 -OpenCV框架与图像插值算法
插值查找，有序表的一种查找方式。插值查找是根据查找关键字与查找表中最大最小记录关键字比较后的查找方法。插值查找基于二分查找，将查找点的选择改进为自适应选择，提高查找效率。...(highIndex-lowIndx) 的比值 ≈≈(value-a[low])/(a[high]-a[low])）的比值 代码如下 /// /// 插值查找...name="low">初始索引 /// 末尾索引 /// 要找的值<...{ mid = low+((value - arr[low]) / (arr[high] - arr[low]))*(high-low);// 插值查找的核心代码...return -1; } 其实还有第二种写法，递归，写法差不多，不会的去看我的上一篇“二分查找” 运行结果 Console.WriteLine($"数据算法
-牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) Python实现所有算法-矩阵的LU分解 今天的算法是插值，细分是牛顿插值。...关于插值可能大家听到最多的就是图像插值，比如100元的摄像头有4K的分辨率？？？其实这里就是使用的插值算法，通过已经有的数据再生成一些，相当于提升了数据的量。...左边是原有的信息，右边是通过算法生成的新数据 就像这样 在上图中，出现的算法是最近邻算法，也称为近端插值，是一维或多维空中多元插值的一种简单方法。...插值是通过已知的离散数据点在一定范围内寻找新数据点的过程或方法。最近邻插值算法选择最接近数据点的值，完全不考虑其他相邻点的值，从而生成一个分段常数插值值作为数据点的值。...线性的插值算法是双线插值是二维坐标系下线性插值的扩展，用于插值二元函数。它的核心思想是在两个方向上执行一次线性插值。 关于这里的图像算法我不想说什么，等之后我会补上。
插值查找算法 1.插值查找算法类似于二分查找，不同的就是插值查找每次从自适应mid处开始查找，例如我们要从{1,8，10,89,1000,1024}找1这个数，那我们就会从前边开始找，插值查找就是应用这种原理...索引的公式，low表示左边索引，high表示右边索引 int midIndex=low+(high-low)*(key-arr[low])/(arr[high]-arr[low]); 代码实现 /** * 插值查找算法...System.out.println(i); // System.out.println(Arrays.toString(arr)); } /** * 插值查找算法...//找到返回mid下标 return mid; } } } 输出 99 插值查找注意事项： 1.对于数据量较大，关键字分布比较均匀的查找表来说...，采用插值查找，速度较快 2.关键字分布不均匀的情况(数据跳跃很大)下该方法不一定比折半方法好
引言 看了好几篇关于双线性插值算法的博文，解释得都不好理解，不过下面这篇博文就解释得很好，以下内容均参考这篇： 图像处理+双线性插值法 双线性插值算法 双线性插值算法是解决什么问题的（原理）？...在图像的仿射变换中，很多地方需要用到插值运算，常见的插值运算包括最邻近插值、双线性插值、双三次插值、兰索思插值等方法，OpenCV提供了很多方法，其中，双线性插值由于折中的插值效果和运算速度，运用比较广泛...依次填完每个象素，一幅放大后的图像就诞生了，像素矩阵如下所示： 234 38 22 22 67 44 12 12 89 65 63 63 89 65 63 63 这种放大图像的方法叫做最临近插值算法...，这是一种最基本、最简单的图像缩放算法，效果也是最不好的，放大后的图像有很严重的马赛克，缩小后的图像有很严重的失真；效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了严重的图像失真，比如，当由目标图的坐标反推得到的源图的的坐标是一个浮点数的时候...双线型内插值算法就是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了源图中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，因此缩放效果比简单的最邻近插值要好很多。
插值是一种在已知数据点的离散集合范围内构造新数据点的方法。我们对自变量的中间值插值(或估计)该函数的值。 有各种各样的插值。让我们关注其中的三个 近邻插值 这种类型的插值是最基本的。...同样，在调整大小的同时对图像进行线性插值，效果如下: ? 双线性插值比近邻插值具有更长的处理时间，因为它需要4个像素值来计算被插值的像素。然而，它提供了一个更平滑的输出。...导入上面最近邻插值方法下给出的相同库，使用cv2读取图像，然后使用cv2.INTER_LINEAR插值。...双立方插值 在双立方插值中，我们将待插值的像素周围的16个像素(4x4邻域)与双线性插值中考虑的4个像素(2x2邻域)相比。 考虑4x4曲面，我们可以用这个公式找到插值像素的值: ?...在许多编辑程序、打印机驱动程序和相机中都是用这种插值算法作为标准。 因此，我们可以看到不同的插值技术有不同的用例。因此，了解在调整图像大小时最有用的插值类型非常重要。
双线性插值，是一种比较重要的插值方法，尤其在数字图像处理领域。本篇博文分为三个部分：一是双线性插值的算法推导，二是双线性插值的算法实现，三是算法的运行结果。...一 双线性插值的算法推导 二 代码实现（matlab） function [out] = bilinearInterpolation(im, out_dims) in_rows = size...*(delta_C); out(:,:,idx) = cast(tmp, class(im)); end 三 双线性插值运行结果 >>I = imread(‘lena.jpg’)
区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r]，查询该区间的最大值/最小值，问题转化为从l向右覆盖2^k个数，从r向左覆盖2^k个数，一定覆盖整个区间[l, r]，虽然会有重复覆盖，但不影响结果。
在图像处理中，双线性插值算法的使用频率相当高，比如在图像的缩放中，在所有的扭曲算法中，都可以利用该算法改进处理的视觉效果。首先，我们看看该算法的简介。...在数学上，双线性插值算法可以看成是两个变量间的线性插值的延伸。执行该过程的关键思路是先在一个方向上执行线性插值，然后再在另外一个方向上插值。下图示意出这个过程的大概意思。 ?...因此，我们可以考虑将该过程中的所有类似于1-x、1-y的变量放大合适的倍数，得到对应的整数，最后再除以一个合适的整数作为插值的结果。...下面我们假定某个算法得到了我们要取样的坐标分别PosX以及PosY,其中PosX=25.489,PosY=58.698。...2048 - PartY '对应表达式中的1-Y 7 8 Index1 = SamStride * NewY + NewX * 3 '计算取样点左上角邻近的那个像素点的内存地址
本文目标 了解插值算法与常见几何变换之间的关系 理解插值算法的原理 掌握OpenCV框架下插值算法API的使用 插值算法原理介绍 近邻插值算法 1....缺点 由最邻近插值法，放大后的图像有很严重的马赛克，会出现明显的块状效应；缩小后的图像有很严重的失真。 这是一种最基本、最简单的图像缩放方式。变换后的每个像素点的像素值，只由原图像中的一个像素点确定。...四个顶点：最邻近插值 例如，目标图像右上角的顶点(0,3)，对于原图像的点为(0,2.125)，直接用原图像右上角的顶点(0,2)作为它的值即可。...计算过程： 用h(x,y)表示目标图像，f(x,y)表示原图像 中间的点：双线性插值 ? 边界上的点（除了顶点）：线性插值 ? 四个顶点：最邻近插值 ? ?...行数变为原来的1.5倍 resized1 = cv2.resize(resized, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)#最邻近插值
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...因为位置过了一半,所以x到y的最小值可以表示为min(从x往后2^t的最小值，从y往前2^t的最小值),前面的状态表示为f[t][x] 设后面（从y往前2^t的最小值）的初始位置是k，那么k+2^t-...)预处理，O(1)查询最值 但不支持修改 预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最
详解几种常见的双立方插值技术！好东西记得分享 图像插值技术概述图像插值技术在图像几何变换、透视变换等过程中是必不可少的技术环节，可以说像素插值方法最终决定变换之后的图像质量高低。...常见的插值方法有临近点插值双线性插值双立方插值内插值三角插值等插值方法。 其中双立方插值效果比较好而在很多高质量图像变换中得到广泛应用，根据插值之后效果的不一样的，双立方插值可以分为几种插值方式。...首先来看一下双立方插值基本解释与说明。双立方插值计算涉及到16个像素点，其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像中的包含小数部分的像素坐标，dx表示X方向的小数坐标，dy表示Y方向的小数坐标。...具体可以看下图：根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出，双立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。其中R(x)表示插值表达式，可以根据需要选择的表达式不同。...else if( f > 1.0 && f <= 2.0 ) { return 1.0 / 6.0 * Math.pow( ( 2.0 - f ), 3.0 ); } return 1.0;插值代码与总结插值调用的代码如下
在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...最邻近插值： 这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值...取整的方式就是：取浮点坐标最邻近的左上角的整数点。...坐标与原图像中对应的坐标，同样套用公式： 我们发现，这里出现了小数，也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75)，显示这是错误的，如果我们不考虑亚像素情况，那么一个像素单位就是图像中最小的单位了，那么按照最临近插值算法...卷积插值。
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