CSDN论坛 > 其他技术论坛 > 数据结构与算法

插值 [问题点数:0分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 100%
CSDN今日推荐
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
匿名用户不能发表回复!
其他相关推荐
径向基函数插值(3)二维数据的插值
二维数据的插值过程跟一维数据的过程一样, 只不过在显示二维的数据插值的过程中,需要meshgrid函数产生数据,进行显示插入数据的输出值。 产生二维数据: clear all; figure; %************************************************************************** % 2D Interpolation %****
Camera 如何实现插值
[DESCRIPTION] 如何实现插值 [SOLUTION] 1.For YUV sensor: mediatek/custom/common/hal/imgsensor/cfg_ftbl_xxxxx_yuv.h 中添加对应的capture size 比如,2M的sensor插值到3M,就在capture size里添加3M的选项: CONFIG_FEATURE_SI(FID_CA
python 一阶插值
#!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- import numpy as np from scipy import interpolate import pylab as pl x = np.linspace(0, 10, 11) # x=[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.]
图像的插值算法之最近邻插值
这是一种简单的插值算法:不需要计算,在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素 设i+u, j+v(i, j为正整数, u, v为大于零小于1的小数,下同)为待求象素坐标,则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示: 如果(i+u, j+v)落在A区,即u 最邻近元法计算量较小,但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续,在灰度变化的地方可
MATLAB一维插值和二维插值
插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,’method’) ,其中x和y是
插值方法-效率高的插值方法-opencv(二)
先简单介绍一下,输入插入的像素个数,插入的是两个像素之间的个数。先把对应的原来图中的像素,对应到新的图像中,直接赋值到新图中,空出要插入的像素个数。然后计算要插入的像素的权值以及计算出像素值,再插入到相应的地方,因为有源图像中有的像素没有再计算,直接赋值,所以时间会节约好多。 代码如下: #include "cv.h" #include #include #include
数值分析:数据插值方法
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/62227459插值、拟合和逼近的区别据维基百科,科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据,根据这些数据,我们往往希望得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合,这过程就叫做拟合。通过拟合得到的函数获得未知点的数据的方法,叫做插值。其中,拟合函数经过所有已知
【一步步学OpenGL 9】 -《插值》
教程9插值背景这个教程将介绍3d渲染管线中非常重要的一个部分:光栅器对从顶点着色器传来的变量的插值。通过之前的学习我们知道,为了让一些有意义东西在屏幕上真正显示,你必须将顶点着色器vs的输出变量设置为‘gl_Position’,gl_Position是一个保存着顶点齐次坐标的4维向量。XYZ分量被W分量所分割(称作视角分割,这个是教程的重点话题)并且XYZ分量上超出单位化盒子([-1,1])的部分会
计算方法_插值_C++实现
#include #include #include #include #include #include using namespace std; int main( ) { int n; char c; void sub11(),sub22(),sub33(),sub44(),sub55(),sub66(),sub77(); do { system(
Matlab之插值
转自:http://blog.csdn.net/htttw/article/details/7251459 Matlab之插值 Matlab中有5种基本的插值方法: nearest:最近邻插值法(平面立体均适用) linear:线性插值法(interp1默认的插值方法)(平面立体均适用) spline:三次样条插值法(平面立体均适用)
关闭