그래픽 데이터보기에서 픽셀을 도용 알고리즘?

Question

시간이 지남에 따라 여러 객체의 상태를 보여주는 wxpython 위젯을 작성하고 있습니다 (x 사이클). 지금은 1 픽셀/사이클로 작업하고 1 : 1로 확대/축소하고 있습니다. 하지만 축소를 허용하고 싶습니다. 내 자신의 연약한 경험적 방법을 사용하여 내 자신을 굴리기 시작하기 전에 데이터를 결합/결합하기위한 알고리즘이 있는지 살펴보고 싶었습니다. 그런 골치 아픈가요, 아니면 그냥 내 솔루션 코딩을 시작해야합니까?

Answer 1

크기를 조정하는 이미지 유형에 따라 크게 달라집니다. 우리 고유의 Jeff에 의해 The myth of infinite detail: Bilinear vs. Bicubic과 Better Image Resizing을보십시오! 여기서 가장 가까운 가장 가까운 이웃 인 bilinear filtering, bicubic filtering, bicubic sharper 및 genuine fractals의 결과를 비교할 수 있습니다.

제프의 결론 :

감소 이미지는 완전히 안전 과 합리적인 작업입니다. 너는 간단하게 정확도 및 해결책을 감소시키는 것이다 폐기 정보. 이미지를 으로 작게 설정하면 의 범위 내에서 범위 내에서 을 완벽하게 충실히 이행 할 수 있습니다. 어떤 알고리즘을 선택하든 좋은 결과를 얻을 수는 없습니다 .

이미지 확대 (당신이 본당 픽셀 크기를 조정하거나 가장 가까운 이웃 알고리즘을. 선택하지 않는 자,) 는 위험합니다. 특정 지점 인 너머의 이미지를 확대하면 바보가됩니다. 당신은 마술처럼 놀랄 수 없습니다 > 얇은 공기에서 새로운 픽셀의 무한 수를 늘리십시오. 그리고 보간 된 픽셀은 실제로는 실제 픽셀로 처럼 좋지 않습니다. 그렇기 때문에 조금 더 인공적인 것보다 이 더 많아서 512x512 Lena 이미지를 500 % 업 사이징해야합니다. 보다 높은 해상도를 찾으려면 스마트가 좋을 것입니다. 소프트웨어가 에 업 사이즈하는 것보다 * 이상 필요합니다. 당신이 이미지를 확대 피할 수없는 때 바이 큐빅, 선형, 및 고급 크기 조정 알고리즘 사이의 장단점을 알고 지불 할 때

는하지만, 그건. 최소한 지식을 가지고 자신이 갖고있는 최선의 방법을 골라라. 옵션.