本文主要是介绍图片识别 中图片压缩和放大算法，最近邻插值，双线性插值，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
由于在神经网络中，输入的张量大小必须相同，但是图片大小不一定相同，我们需要对图片进行压缩和放大。
图像的缩放很好理解,就是图像的放大和缩小。传统的绘画工具中,有一种叫做“放大尺”的绘画工具，画家常用它来放大图画。当然，在计算机上，我们不 再需要用放大尺去放大或缩小图像了，把这个工作交给程序来完成就可以了。下面就来讲讲计算机怎么来放大缩小图象；在本文中，我们所说的图像都是指点阵图， 也就是用一个像素矩阵来描述图像的方法，对于另一种图像：用函数来描述图像的矢量图，不在本文讨论之列。
1、最近邻插值：变换后的目标图像某点像素值等于源图像中与变换前相应点最近的点的像素值。具体操作为，设水平方向和垂直方向缩放的比例分别为w和h，那么目标图像中的点des(x,y)对应的源图像中的点src的坐标为(x0,y0)=(x/w,y/h)。其中，x0,y0可能为小数，故对其四舍五入，即(x0,y0)=int(x0+0.5,y0+0.5)，因此点des(x,y)的像素值就是点src(x0,y0)的像素值。
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