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- 来自专栏数值分析与有限元编程
Lanczos算法求自振频率
Lanczos算法是一种基于瑞利-里兹方法的正交变换法，该方法在许多有限元软件得到了应用。例如ANSYS中模态分析就有Lanczos算法。 Lanczos基本算法流程： 对i=2,3，... 点击这里查看Householder变换 当q<n时，Lanczos算法可得出精确的低阶频率结果。 实际应用的Lanczos算法都是在上述基本算法基础上改进的。
2.2K40发布于 2018-04-08 - 来自专栏好奇心Log
关于滤波和NCL的filwgts_lanczos函数
Lanczos滤波模型 Lanczos滤波器模型描述如下： ? 式中，x(t)是t时刻的时间序列输入；yL(t)是t时刻的滤波输出；w(t)是Lanczos滤波器的权重函数（权系数，相当于Ck），描述为 ? 由前面公式可知，它由(2n+1)个数构成。 故原序列经上式的Lanczos滤波,所得输出序列{yL(t), t =n +1,n +2,…,m -n}，较原序列缩短2×n×dt。 NCL中的filwgts_lanczos函数 对于滤波，首先需要构造滤波器，根据需要分为三种：高通滤波器，低通滤波器以及带通滤波器。 NCL提供了filwgts_lanczos函数来构造Lanczos滤波器，其参数总共有nWgt, ihp, fca, fcb, sigma这五个，参数含义取值参见下方或官网函数说明。
4.7K43发布于 2021-05-28 - 来自专栏实用技术
使用python批量压缩图片，压缩算法替换为Image.Resampling.LANCZOS
压缩算法替换为Image.Resampling.LANCZOS之前的算法Image.ANTIALIAS会提示即将过期；import ospath = r'J:\\cleanpng001'list_png = Image.open(f) #(x,y) = img.size #print(x,y) out = img.resize((100,100),Image.Resampling.LANCZOS
3.4K20编辑于 2022-06-12 - 来自专栏JNing的专栏
图像处理: 五种 插值法
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值 INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的Lanczos插值 INTER_NEAREST | 最近邻插值 在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整 INTER_LANCZOS4 | 8x8像素邻域的Lanczos插值 在x，y方向分别对相邻的八个点进行插值，也就是计算加权和，所以它是一个8x8的描述子。 .jpg", enlarge_LANCZOS4) Demo 原图像： ? 8x8像素邻域的Lanczos插值： ? 利用插值放大 最近邻插值： ? 双线性插值（默认设置）： ? 使用像素区域关系进行重采样： ? 8x8像素邻域的Lanczos插值： ?
5K60发布于 2018-09-27 - 来自专栏QQ音乐技术团队的专栏
Android中图片压缩分析（下）
六、Lanczos Resampling Lanczos 采样和 Lanczos 过滤是 Lanczos 算法的两种常见应用，它可以用作低通滤波器或者用于平滑地在采样之间插入数字信号，Lanczos 采样一般用来增加数字信号的采样率 Lanczos 采样使用的 Lanczos 算法也可以用来作为图片的缩放，Lanczos 算法和双三次插值算法都是使用卷积核来通过输入像素计算输出像素，只不过在算法表现上稍有不同。 关于卷积核的介绍，这里给一张简单的图片帮助大家理解： Lanczos 从算法角度讲理论上会比双三次／双立方插值算法更好一点，先来看看它和双三次／双立方采样的图片下采样对比： 原图： Lanczos 采样： 双三次采样： 基本看不出差别，然后是这两种算法的上采样对比： 原图： Lanczos 采样： 双三次采样： 这两种算法的上下采样结果从肉眼上看差距很小，但是从理论上来说 Lanczos /bicubic/lanczos 等等。
6.1K22发布于 2017-11-13 - 来自专栏Go工具箱
「Go工具箱」推荐一个简单、实用的图像处理工具：imaging
filter. dstImage128 := imaging.Resize(srcImage, 128, 128, imaging.Lanczos) // Resize srcImage to width = 800px preserving the aspect ratio. dstImage800 := imaging.Resize(srcImage, 800, 0, imaging.Lanczos srcImage to fit the 800x600px bounding box. dstImageFit := imaging.Fit(srcImage, 800, 600, imaging.Lanczos fill the 100x100px area. dstImageFill := imaging.Fill(srcImage, 100, 100, imaging.Center, imaging.Lanczos 生成缩略图 thumbnail := imaging.Thumbnail(srcImage, 100, 100, imaging.Lanczos 对图像进行裁剪 imaging工具对于图像裁剪也提供了很多函数
2.2K10编辑于 2023-01-31 AttributeError: module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘
10.0.0 到处百度也没找到原因，最后，在pillow的release notes中找到了问题： 原来是在pillow的10.0.0版本中，ANTIALIAS方法被删除了，使用新的方法即可： Image.LANCZOS Image.Resampling.LANCZOS 解决办法：（推荐方案二） 方案一，修改ddddocr的_init_.py文件，将其中的ANTIALIAS替换为新方法： # image = image.resize Image.ANTIALIAS).convert('L') image = image.resize((int(image.size[0] * (64 / image.size[1])), 64), Image.LANCZOS
9210编辑于 2026-04-22FFmpeg的下载、配置以及命令的使用
input.mp4 -vf "fps=30,scale=1024:800" output.gif ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=5,scale=1024:-1:flags=lanczos " output.gif 这里第2个参数为-1表示高度自适应，flags=lanczos表示采用lanczos算法进行重采样，以获得更好的质量 （3）减小视频分辨率 ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=5,scale=1024:-1:flags=lanczos" output.gif ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=5,scale=800:-1:flags =lanczos" output.gif ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=5,scale=480:-1:flags=lanczos" output.gif ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=5,scale=360:-1:flags=lanczos" output.gif
7.5K13编辑于 2025-09-26- 来自专栏Tech Explorer
gif 缩放算法及相关资料
input=$1 time ffmpeg -hide_banner -y -i $input -b 568k -r 20 -vf 'fps=20,scale=w=162:h=-1:flags=lanczos ffmpeg -hide_banner -y -i $input -i ${input}.palettegen.png -r 15 -lavfi 'fps=15,scale=w=162:h=-1:flags=lanczos palettegen.png } time ffmpeg -threads 1 -hide_banner -y -i 987.gif -vf 'scale=w=162:h=-1:flags=lanczos ' 987.gif.162.lanczos.gif scale 987.gif 987.gif.162.palettegen.gif gifsicle 987.gif --resize 162x " 987.gif.162.ffmpeg_single.gif ffmpeg -y -i 987.gif -filter_complex "[0:v]scale=w=162:h=-1:flags=lanczos
89310发布于 2021-06-25 - 来自专栏我在本科期间写的文章
【个人笔记】python界面美化
minimize_icon = Image.open('q.png') # 替换为你的最小化按钮图标路径 minimize_icon = minimize_icon.resize((20, 20), Image.LANCZOS maximize_icon = Image.open('qq.png') # 替换为你的最大化按钮图标路径 maximize_icon = maximize_icon.resize((20, 20), Image.LANCZOS close_icon = Image.open('qqq.png') # 替换为你的关闭按钮图标路径 close_icon = close_icon.resize((20, 20), Image.LANCZOS
1.5K10编辑于 2024-04-02 - 来自专栏小鹏的专栏
OpenCV之图像插值
cv.INTER_CUBIC) cv.imshow("INTER_CUBIC", dst) dst = cv.resize(src, (w*2, h*2), interpolation=cv.INTER_LANCZOS4 ) cv.imshow("INTER_LANCZOS4", dst) # cv.warpAffine() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() ?
56820发布于 2021-07-19 - 来自专栏JNing的专栏
opencv: 图像缩放(cv2.resize)
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值 INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的Lanczos插值 具体示例 原图像： ? 缩放后的图像： ?
3.7K20发布于 2018-09-28 - 来自专栏全栈程序员必看
OpenCV学习笔记：resize函数改变图像的大小
INTER_CUBIC – 4×4像素邻域内的双立方插值 INTER_LANCZOS4 – 8×8像素邻域内的Lanczos插值 使用注意事项： 1. dsize和fx/fy不能同时为0，要么你就指定好 几种常用方法的效率是：最邻近插值>双线性插值>双立方插值>Lanczos插值； 但是效率和效果成反比，所以根据自己的情况酌情使用。 3.
1.9K10编辑于 2022-07-23 - 来自专栏进击的多媒体开发
常用图像插值方法概述
拓展 传统的图像插值算法主要有以下几种：最邻近插值 / 双线性插值 / 双三次插值 / lanczos插值。以上算法效果按顺序越来越好，但计算量也是越来越大。 lanczos插值 效果上比双三次插值更清晰锐利。 Lanczos和双三次插值的耗时, 是双线性插值的2倍左右, 这个性能在绝大多数移动端场景下都是OK的。
2.3K30发布于 2021-05-10 - 来自专栏嵌入式项目开发
利用ffmpeg转码视频为gif图片，调整gif图片的大小
可以使用FFmpeg将视频转换为GIF，可以使用以下命令： ffmpeg -i input_video.mp4 -vf "fps=10,scale=320:-1:flags=lanczos" output.gif -vf "fps=10,scale=320:-1:flags=lanczos"：使用-vf参数指定视频滤镜。在这里，我们采用了两个过滤器。 第二个过滤器是scale过滤器，用于调整输出GIF的分辨率，这里将宽度设置为320像素，高度按比例自动调整，同时采用lanczos算法进行重采样，以获得更好的质量。 下面是一个示例命令： ffmpeg -i input_video.mp4 -ss 00:01:00 -t 10 -vf "fps=10,scale=320:-1:flags=lanczos" output.gif -vf "fps=10,scale=320:-1:flags=lanczos"：同样使用了帧率和缩放的过滤器，也可以根据需要进行调整。
1.7K10编辑于 2025-05-27 - 来自专栏猫头虎博客专区
Python库OpenCV安装、配置、使用教程：图像缩放cv2.resize函数用法详解
最近邻插值 快速处理，质量较低 cv2.INTER_LINEAR 双线性插值（默认） 通用方案 cv2.INTER_CUBIC 基于4x4像素区域的双三次插值 质量高，速度较慢 cv2.INTER_LANCZOS4 基于8x8像素区域的Lanczos插值 高质量缩放，适合小图放大 cv2.INTER_AREA 使用像素区域关系的重采样方法 缩小图像时效果较佳 Q1：如何避免缩放图像时失真？ 答： 尽量使用高质量插值方法（如INTER_CUBIC或INTER_LANCZOS4）。 Q2：cv2.resize 中dsize和fx/fy如何选择？
1.9K10编辑于 2025-01-10 - 来自专栏DeepHub IMBA
CV基础教程：图像上的几何变换
LancZos插值 高阶插值。 因为在高阶中操作所以难以可视化。 是一种更高维度的过滤和特征提取方法。 应该用哪种插值方法呢？ 默认情况下使用cv2.INTER_LINEAR。 interpolation img_l = cv2.resize(img, (w//2, h//2), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4) img_l = cv2. resize(img_l, (w, h), interpolation = cv2.INTER_LANCZOS4)f = plt.figure(figsize=(15,15)) f.add_subplot 5).set_title('Cubic Interpolation') plt.imshow(img_c[:, :, ::-1]) f.add_subplot(3, 2, 6).set_title('Lanczos ((width, height), resample=PIL.Image.LANCZOS) f = plt.figure(figsize=(15,20)) f.add_subplot(4, 2,
1.6K20发布于 2020-05-09 - 来自专栏媒矿工厂
六个常用的FFmpeg命令
6、转换格式并调整视频分辨率 将文件转换为YUV/Y4M的同时，如果需要调整视频分辨率，可以使用这条命令： ffmpeg -i input.mp4 -s 1920x1080 -sws_flags lanczos -sws_flags lanczos 分辨率缩放方法使用Lanczos。
5.1K30发布于 2019-07-31 - 来自专栏前端专精
【免费】怎么将MP4转换为GIF，如何在线实现多媒体文件格式互转
2、转换命令 进入下载好的FFmpeg文件夹，在该文件夹基础上打开cmd，输入： ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=10,scale=320:-1:flags=lanczos -vf "fps=10,scale=320:-1:flags=lanczos"：设置帧率为 10fps，调整分辨率为 320px 宽（高度自动调整），使用 Lanczos 算法优化。
9.4K00编辑于 2025-03-18 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
cv2.resize()
４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值Python:参考：python opencv 图像尺寸变换 -
3.3K30编辑于 2022-09-03
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