数学原理假设源图像A大小为m*n，缩放后的目标图像B的大小为M*N。那么根据比例我们可以得到B(X,Y)在A上的的 对应坐标为A(x,y)=A(X*(m/M),Y*(n/N))。在双线性插值法中，我们选取A(x,y)的最近四个点。而在双立方 插值法中，我们选取的是最近的16个像素点作为计算目标图像B(X,Y)处像素值的参数。如图所示：如图所示P点就是目标图像

kmeans是非常经典的聚类算法，至今也还保留着较强的生命力，图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作，在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的kmeans算法，其函数原型为：double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriter

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最近几天开始收集图像识别的相关资料：程序开源库主要就是OpenCV，这是主流工具，所以我暂时也没去了解其他的算法库。算法讲解类的书籍，网友推荐了基本经典的，《数字图像处理第二版中文版(冈萨雷斯)》、《模式识别-第二版(西奥多里蒂斯著，李晶皎译)》，这俩是国外著名的，国内应该更多，反正现在也没时间看，先不了解那么多。首先就来对OpenCV进行深入的研究学习