【图像识别】双线性插值算法最近邻插值算法【详解】
提出此算法的背景是基于图片的缩放，在图片缩放的过程中，实质上就是将原图像像素矩阵像素值，填到目标图像像素矩阵中，目标图像像素矩阵可能比原图像像素矩阵大（图片放大），也可能小（图片缩小）。我们假设图片的宽(WidthWidthWidth)和高(HeightHeightHeight)是按同比例缩放的，那么
srcXsrcWidth=dstXdstWidth\frac{srcX}{srcWidth}= \frac{dstX}{dstWidth}srcWidthsrcX=dstWidthdstX
srcYsrcHeight=dstYdstHeight\frac{srcY}{srcHeight}=\frac{dstY}{dstHeight}srcHeightsrcY=dstHeightdstY
也就是，给定一个目标图片矩阵在(dstXdstXdstX,dstYdstYdstY)处的坐标，计算出对应缩放前原图像的某点坐标(srcXsrcXsrcX,srcYsrcYsrcY)，将后者的像素RGB值填入前者。但在计算中常常遇到算出的(srcXsrcXsrcX,srcYsrcYsrcY)为浮点型的情况，如图1。而在像素坐标中，所有的坐标都应该为整型，因此本文的这两个算法就是为了解决浮点型原图像坐标的处理问题。
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作者：FrigidWinter
