（一）原始图像

（二）最邻近插值实现

一般情况下我们对图像缩放的时候会进行上采样或下采样，上采样常采用插值来实现，本文章使用最邻近插值来实现图像放大

（三）python实现

python安装可以参考：python安装

1. 安装库

首先我们需要安装用到的库，按住win+r输入cmd打开dos窗口，输入下面的命令

pip install opencv-python
pip install numpy

2. python程序编写

import cv2 # cv2 即opencv的库
import numpy as np #给numpy起别名np，该库Numerical Python是python的数学函数库def function(img):height, width,channels = img.shape #将图像的长宽通道信息赋值给对应变量print("heigh=%s width=%s chanel=%s"%(height,width,channels))emptyImage=np.zeros((800,800,channels),np.uint8)print(emptyImage)sh = 800/heightsw = 800/widthfor i in range(800):for j in range(800):x=int(i/sh) #找出目标图像对应原图像最近的点y=int(j/sw)emptyImage[i,j] = img[x,y]return emptyImageimg=cv2.imread("lenna.png") #从当前目录加载图像
zoom=function(img)
print(zoom) #打印图像矩阵信息
print("---------------------------")
print(zoom.shape) #打印图像信息
print("---------------------------")
cv2.imshow("nearst",zoom)  #显示放大后的图像
cv2.imshow("image",img) #显示原图像
cv2.waitKey(0) #等待输入

3. 效果

打印信息：

========== RESTART: E:\ProgramDemo\AI\opencv\nearest_interpolation.py ==========
heigh=512 width=512 chanel=3
[[[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]]...[[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]][[0 0 0][0 0 0][0 0 0]...[0 0 0][0 0 0][0 0 0]]]
[[[125 137 226][125 137 226][125 137 226]...[110 130 221][110 130 221][ 90  99 200]][[125 137 226][125 137 226][125 137 226]...[110 130 221][110 130 221][ 90  99 200]][[125 137 226][125 137 226][125 137 226]...[110 130 221][110 130 221][ 90  99 200]]...[[ 57  22  82][ 57  22  82][ 57  22  82]...[ 81  71 181][ 81  71 181][ 81  74 185]][[ 57  22  82][ 57  22  82][ 57  22  82]...[ 81  71 181][ 81  71 181][ 81  74 185]][[ 57  22  82][ 57  22  82][ 57  22  82]...[ 81  71 181][ 81  71 181][ 81  74 185]]]
---------------------------
(800, 800, 3)
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4. 工程文件

线性插值函数