bilinear-interpolation

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如果这是我创建的纹理，我只是简单地使其内部格式为GL_SRGB。但我将Qt Quick Itemfoo加入到我的自定义QQuickFramebufferObject GL代码中，其中我采用foo->textureProvider()->texture()并使用该纹理进行渲染。所以我可以做纹理过滤（当双线性取样时）伽马校正？注意：我知道我可以实现手动双线性过滤4纹理水龙头和lerping，但这会

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双线性插值 - OSRM Rastersource

我有一个关于OSRM-Project中双线性插值的问题。我明白“正常”双线性插值。这里从维基百科的图片，什么是疯狂：现在我想明白这是在OSRM项目中使用的栅格源数据的双线性插值。 // Query raster source using bilinear interpolation RasterDatum RasterSource::GetRasterInterpolate(const in

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2d字典或查找表？

我不完全确定要调用什么。我在一个CSV文件，并在SQL数据库中有这样的数据。我需要做的是能够使用该表进行双线性插值。所以当说d = 2.5和HVL = 1.6时，解决这个问题的最好方法是什么？我可以执行的计算只是不知道如何从表中选择适当的数字，某种形式的LINQ语句？编辑：结合附图1.6和2.5我需要选择围绕它作为一个2×2矩阵（Bilinear interpolation）由于

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如何将来自不同矩阵的各种条目的函数应用为索引？

我在matlab中编写了一个函数，它可以模拟内置的'imwarp'函数（应用几何变换）而不使用任何类型的循环。我在最后一步，当我必须调用我的函数进行最终2D图像中每个索引的双线性插值时。我有3个数组，这里'pts'具有均匀化的矢量（x，y，1），对于这些矢量我进行插值，'row'和'cols'分别有x和y坐标，对于插值后的强度值为放置。 finalImage (rows(1,:),cols(1,:

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双线性插值字节侧翻的Java

The issue in short 所以我一直工作在3D软件渲染，需要一个双线性插值方法。我正在使用一个3字节的BGR栅格来获得速度，我无法弄清楚我的代码在功能上与我直接访问图像本身的工作不同。结果之前，我会先编写代码。 float lerp(float x1, float x2, float a) { return x1 * (1 - a) + x2 * a; } 基本线性插值

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Swift中的双线性插值

我目前正致力于实现频谱图，并且从FFT输出它。我得到的结果非常像素。为了使输出更加平滑，我需要实现双线性插值。是否有任何库或API随时可用？我在CoreImage中找到一个函数samplingLinear（），它使用双线性插值对图像进行采样。但是，我需要插入FFT数据而不是图像。任何帮助将不胜感激。 Spectrogram_Sample 谢谢。

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如何在使用双线性插值对图像进行调整时将原始图像放大到n倍，其中n不是整数

我最近了解到双线性插值，根据Wiki中的描述，我觉得双线性插值只能用于整数 - 比例放大，例如，给定4x4分辨率图像，通过双线性插值，它只能放大到8x8,12x12,16x16 ...等等，但它不能放大到9x9,13x13 ...只是因为数字像9或13不能被4除，是吗？如果不是正确的话，怎样通过双线性插值将其放大n倍，其中n不是整数？

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我的双线性插值算法有什么问题？

我使用PHP来测试我的双线性算法。为了清晰起见，代码未进行优化。这里是下面的代码是这样做的：地块原始像素从2×2图像的10×10目的图像。这些会留下空白像素。注意：这里的图像调整大小从10x10到100x100更好的观看。内插的像素的行。插值剩余的像素会从左到右，从上到下使用的像素的行中的步骤2：但是，它与我在Photoshop中使用双线性重采样得到的结果不匹配：完整的源代码：

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反转实数索引网格

OpenCV的remap()使用实值索引网格，使用双线性插值对图像中的值网格进行采样，并将样本网格作为新图像返回。准确地说，让： A = an image X = a grid of real-valued X coords into the image. Y = a grid of real-valued Y coords into the image. B = remap(A, X,

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使用`interp2 {pracma}`进行双线性插值时出错;任何更好的2D插值方法？

我正试图在名为vol_coarse的表上执行2D插值。 install.packages("install.load") install.load::load_package("pracma", "data.table") vol_coarse <- data.table(V1 = c(3/8, 1/2, 3/4, 1, 1 + 1/2, 2, 3, 6), V2 = c(0.50, 0.