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插值，从字面意思上看，就是在其间插入一个数值，这种理解是否正确呢？我们先从最简单的浮点数插值函数来分析：
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Mathf .Lerp 插值
static functionLerp (from : float, to : float, t : float) : float
基于浮点数t返回a到b之间的插值，t限制在0～1之间。当t = 0返回from，当t = 1 返回to。当t = 0.5 返回from和to的平均值。
有时，我们在做游戏时会发现有些跟随动作不够圆滑或者需要一个缓冲的效果，这时，一般会考虑到插值。所以对插值的理解是必需的。（比如摄像机跟随主角）
插值是数学上的一个概念，在这里用公式表示就是：from + （to - from） * t；这也就是Lerp的返回值（用这个公式分别算出x,y,z）。
static function Lerp (from : Vector3 , to : Vector3 , t : float) : Vector3
from 是起始的位置，to是目标位置，按照数字t在from到to之间插值。
参考
码字不易，如果此文对你有所帮助，请帮忙点赞，感谢！
一. 双线性插值法原理：
① 何为线性插值？
插值就是在两个数之间插入一个数，线性插值原理图如下：
② 各种插值法：
插值法的第一步都是相同的，计算目标图（dstImage）的坐标点对应原图（srcImage）中哪个坐标点来填充，计算公式为：
srcX = dstX * (srcWidth/dstWidth)
srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight)
(dstX,dstY)表示目标图像的某个坐标点，(srcX,srcY)表示与之对应的原图像的坐标点。srcWidth/dstWidth 和 srcHeight/dstHeight 分别表示宽和高的放缩比。
那么问题来了，通过这个公式算出来的 srcX, scrY 有可能是小数，但是原图像坐标点是不存在小数的，都是整数，得想办法把它转换成整数才行。
不同插值法的区别就体现在 srcX, scrY 是小数时，怎么将其变成整数去取原图像中的像素值。
最近邻插值（Nearest-neighborInterpolation）：看名字就很直白，四舍五入选取最接近的整数。这样的做法会导致像素变化不连续，在目标图像中产生锯齿边缘。
双线性插值（Bilinear Interpolation）：双线性就是利用与坐标轴平行的两条直线去把小数坐标分解到相邻的四个整数坐标点。权重与距离成反比。
双三次插值（Bicubic Interpolation）：与双线性插值类似，只不过用了相邻的16个点。但是需要注意的是，前面两种方法能保证两个方向的坐标权重和为1，但是双三次插值不能保证这点，所以可能出现像素值越界的情况，需要截断。
③ 双线性插值算法原理
假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值，假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。最常见的情况，f就是一个像素点的像素值。首先在 x 方向进行线性插值，然后再在 y 方向上进行线性插值，最终得到双线性插值的结果。
④ 举例说明
二. python实现灰度图像双线性插值算法：
灰度图像双线性插值放大缩小
import numpy as np
import math
import cv2
def double_linear(input_signal, zoom_multiples):
'''
双线性插值
:param input_signal: 输入图像
:param zoom_multiples: 放大倍数
:return: 双线性插值后的图像
'''
input_signal_cp = np.copy(input_signal) # 输入图像的副本
input_row, input_col = input_signal_cp.shape # 输入图像的尺寸（行、列）
# 输出图像的尺寸
output_row = int(input_row * zoom_multiples)
output_col = int(input_col * zoom_multiples)
output_signal = np.zeros((output_row, output_col)) # 输出图片
for i in range(output_row):
for j in range(output_col):
# 输出图片中坐标 （i，j）对应至输入图片中的最近的四个点点（x1，y1）（x2, y2），（x3， y3），(x4，y4)的均值
temp_x = i / output_row * input_row
temp_y = j / output_col * input_col
x1 = int(temp_x)
y1 = int(temp_y)
x2 = x1
y2 = y1 + 1
x3 = x1 + 1
y3 = y1
x4 = x1 + 1
y4 = y1 + 1
u = temp_x - x1
v = temp_y - y1
# 防止越界
if x4 = input_row:
x4 = input_row - 1
x2 = x4
x1 = x4 - 1
x3 = x4 - 1
if y4 = input_col:
y4 = input_col - 1
y3 = y4
y1 = y4 - 1
y2 = y4 - 1
# 插值
output_signal[i, j] = (1-u)*(1-v)*int(input_signal_cp[x1, y1]) + (1-u)*v*int(input_signal_cp[x2, y2]) + u*(1-v)*int(input_signal_cp[x3, y3]) + u*v*int(input_signal_cp[x4, y4])
return output_signal
# Read image
img = cv2.imread("../paojie_g.jpg",0).astype(np.float)
out = double_linear(img,2).astype(np.uint8)
# Save result
cv2.imshow("result", out)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三. 灰度图像双线性插值实验结果：
四. 彩色图像双线性插值python实现
def BiLinear_interpolation(img,dstH,dstW):
scrH,scrW,_=img.shape
img=np.pad(img,((0,1),(0,1),(0,0)),'constant')
retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)
for i in range(dstH-1):
for j in range(dstW-1):
scrx=(i+1)*(scrH/dstH)
scry=(j+1)*(scrW/dstW)
x=math.floor(scrx)
y=math.floor(scry)
u=scrx-x
v=scry-y
retimg[i,j]=(1-u)*(1-v)*img[x,y]+u*(1-v)*img[x+1,y]+(1-u)*v*img[x,y+1]+u*v*img[x+1,y+1]
return retimg
im_path='../paojie.jpg'
image=np.array(Image.open(im_path))
image2=BiLinear_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)
image2=Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB')
image2.save('3.png')
五. 彩色图像双线性插值实验结果：
六. 最近邻插值算法和双三次插值算法可参考：
① 最近邻插值算法：
② 双三次插值算法：
七. 参考内容：
matlab中使用插值函数
插值函数(the function of interpolation )
interp1
调用函数的格式(Syntax)
yi = interp1(x,Y,xi)
yi = interp1(Y,xi)
yi = interp1(x,Y,xi,method)
yi = interp1(x,Y,xi,method,'extrap')
yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval)
pp = interp1(x,Y,method,'pp')
调用格式说明(Description)
yi = interp1(x,Y,xi) 返回矢量X和Y决定的根据输入的节点xi时对应的y的值.矢量Y是矢量X的一个函数映射.
如果Y是一个矩阵,那么插值结果是一个对应的矩阵.
[===================================================
yi = interp1(x,Y,xi) returns vector yi containing elements corresponding to the elements of xi and determined by interpolation within vectors x and Y. The vector x specifies the points at which the data Y is given. If Y is a matrix, then the interpolation is performed for each column of Y and yi is length(xi)-by-size(Y,2).
===================================================]
yi = interp1(x,Y,xi,method)插值中可以使用的方法: 插值方法 说明 nearest 临近的两点插值 linear 线性插值（默认） spline 三次样条插值 pchip 分段三次Hermite插值多项式插值 cubic （作用于pchip相同） v5cubic 用matlab5版本中断三次样条插值 [====================================================
yi = interp1(x,Y,xi,method) interpolates using alternative methods:
methodDescription
nearestNearest neighbor interpolation
linearLinear interpolation (default)
splinesplineCubic spline interpolation
pchipPiecewise cubic Hermite interpolation
cubic(Same as 'pchip')
v5cubicCubic interpolation used in MATLAB 5
======================================================]
简单程序示例
x=[0.0 0.1 0.195 0.3 0.401 0.5];
y=[0.39849 0.39695 0.39142 0.38138 0.36812 0.35206];
plot(x,y);
T=interp1(x,y,.25,'linear') %线性插值
(返回结果T=0.3862)
T=interp1(x,y,.25,'nearest') % 两点插值
(返回结果T=0.3814)
T=interp1(x,y,.25,'spline') % 三次样条插值
(返回结果T =0.3867)
T=interp1(x,y,.25,'cubic') %三次插值
(返回结果T =0.3867)
公式就是：Y=Y1+(Y2-Y1)×(X-X1)/(X2-X1)。
通俗地讲，线性内插法就是利用相似三角形的原理，来计算内插点的数据。
内插法又称插值法。根据未知函数f（x）在某区间内若干点的函数值，作出在该若干点的函数值与f（x）值相等的特定函数来近似原函数f（x），进而可用此特定函数算出该区间内其他各点的原函数f（x）的近似值，这种方法，称为内插法。
按特定函数的性质分，有线性内插、非线性内插等；按引数（自变量）个数分，有单内插、双内插和三内插等。
介绍：
线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式，其在插值节点上的插值误差为零。线性插值相比其他插值方式，如抛物线插值，具有简单、方便的特点。
线性插值的几何意义即为概述图中利用过A点和B点的直线来近似表示原函数。线性插值可以用来近似代替原函数，也可以用来计算得到查表过程中表中没有的数值。
你可以使用二次线形插值的方法:
Public Sub ZoomImage(ByVal OutPutWidth As Long, ByVal OutputHeight As Long)
Dim I As Long
Dim L As Long
Dim X As Long
Dim Y As Long
Dim Xb As Long
Dim Yb As Long
Dim Xe As Long
Dim Ye As Long
Dim M As Integer
Dim N As Integer
Dim CurR As Long
Dim CurG As Long
Dim CurB As Long
Dim NxtR As Integer
Dim NxtG As Integer
Dim NxtB As Integer
Dim DR As Single
Dim DG As Single
Dim DB As Single
Dim DRt As Single
Dim DGt As Single
Dim DBt As Single
Dim Xratio As Single
Dim Yratio As Single
Dim CurStep As Single
Dim NxtStep As Single
Dim NegN As Single
On Error GoTo ErrLine
If Not CanZoom Then Exit Sub
Done = False
OutPutWid = OutPutWidth - 1
OutPutHei = OutputHeight - 1
I = (Bits \ 8) - 1
ReDim ColTmp(I, InPutWid, OutPutHei) '先从Y方向进行缩放处理，结果保存在此中间数组内
ReDim ColOut(I, OutPutWid, OutPutHei)
Xratio = OutPutWid / InPutWid
Yratio = OutPutHei / InPutHei
TimeZoom = timeGetTime
NegN = 1 / Int(Yratio + 1)
For X = 0 To InPutWid
CurR = ColVal(0, X, 0)
CurG = ColVal(1, X, 0)
CurB = ColVal(2, X, 0)
CurStep = 0
NxtStep = 0
For Y = 0 To InPutHei - 1
NxtStep = CurStep + Yratio
Yb = CurStep
Ye = NxtStep
N = Ye - Yb
ColTmp(0, X, Yb) = CurR
ColTmp(1, X, Yb) = CurG
ColTmp(2, X, Yb) = CurB
M = Y + 1
NxtR = ColVal(0, X, M)
NxtG = ColVal(1, X, M)
NxtB = ColVal(2, X, M)
If N 1 Then
DRt = (NxtR - CurR) * NegN
DGt = (NxtG - CurG) * NegN
DBt = (NxtB - CurB) * NegN
DR = 0
DG = 0
DB = 0
For L = Yb + 1 To Ye - 1
DR = DR + DRt
DG = DG + DGt
DB = DB + DBt
ColTmp(0, X, L) = CurR + DR
ColTmp(1, X, L) = CurG + DG
ColTmp(2, X, L) = CurB + DB
Next
End If
CurStep = NxtStep
CurR = NxtR
CurG = NxtG
CurB = NxtB
Next
ColTmp(0, X, OutPutHei) = NxtR
ColTmp(1, X, OutPutHei) = NxtG
ColTmp(2, X, OutPutHei) = NxtB
Next
NegN = 1 / Int(Xratio + 1)
For Y = 0 To OutPutHei
CurR = ColTmp(0, 0, Y)
CurG = ColTmp(1, 0, Y)
CurB = ColTmp(2, 0, Y)
CurStep = 0
NxtStep = 0
For X = 0 To InPutWid - 1
NxtStep = CurStep + Xratio
Xb = CurStep
Xe = NxtStep
N = Xe - Xb
ColOut(0, Xb, Y) = CurR
ColOut(1, Xb, Y) = CurG
ColOut(2, Xb, Y) = CurB
M = X + 1
NxtR = ColTmp(0, M, Y)
NxtG = ColTmp(1, M, Y)
NxtB = ColTmp(2, M, Y)
If N 1 Then
DRt = (NxtR - CurR) * NegN
DGt = (NxtG - CurG) * NegN
DBt = (NxtB - CurB) * NegN
DR = 0
DG = 0
DB = 0
For L = Xb + 1 To Xe - 1
DR = DR + DRt
DG = DG + DGt
DB = DB + DBt
ColOut(0, L, Y) = CurR + DR
ColOut(1, L, Y) = CurG + DG
ColOut(2, L, Y) = CurB + DB
Next
End If
CurStep = NxtStep
CurR = NxtR
CurG = NxtG
CurB = NxtB
Next
ColOut(0, OutPutWid, Y) = NxtR
ColOut(1, OutPutWid, Y) = NxtG
ColOut(2, OutPutWid, Y) = NxtB
Next
Done = True
TimeZoom = timeGetTime - TimeZoom
CanPut = True
Exit Sub
ErrLine:
MsgBox Err.Description
End Sub
全局变量定义：
Dim ColTmp() As Byte '用于保存插值中间变量
Dim OutPutHei As Long '要插值的目标高度
Dim OutPutWid As Long '要插值的目标宽度
Public TimeZoom As Long '插值运算使用的时间
简单解释一下关于二次线性插值算法。
（为了说明算法本身，我们只计算这个图片的红色分量，因为红绿蓝三种颜色的计算方法完全相同）
假设我们有一个很简单的图片，图片只有4个像素（2*2）
A B
C D
现在我们要把这个图片插值到9个像素：3*3
A ab B
ac abcd bd
C cd D
其中大写的字母代表原来的像素，小写字母代表插值得到的新像素。
想必看到这个图，大家心里已经有了这个算法了。
ab=(A+B) / 2
cd=(C+D) / 2
ac=(A+C) / 2
bd=(B+D) / 2
abcd=(ab+cd) / 2＝(A+B+C+D) / 4
推导：
ab= A + (B-A) / 2
cd=C +(D-C) / 2
...
很简单，对吧，先从一个方向把只涉及两个原始像素的新像素算出来。我们这里假定先计算水平方向。而在算垂直方向的插值的时候，因为ab和cd已经在前面算好了，所以abcd的计算也和计算ac和bd没有任何区别了。
有可能为有朋友已经想到把原来的图像插值到4*4或5*5的方法了。
A ab1 ab2 B
ac1 ab1cd11 ab2cd21 bd1
ac2 ab1cd12 ab2cd22 bd2
C cd1 cd2 D
推导：
ab1 = A + (B-A) * 1 / 3
ab2 = A + (B-A) * 2 / 3 =ab1+(B-A) / 3
cd1 = C + (D-C) * 1 / 3
cd1 = C + (D-C) * 2 / 3 =cd1+(D-C) / 3
...
以A和B为例，先求出原始像素的差(A-B)再算出每一步的递增量(A-B) / 3；然后每一个新的点就是在前面那个点的值加上这个递增量就是了。
这里我们假设A=100, B=255 放大倍率为3，水平方向插值；先计算出原始像素的差：(B-A) = 255-100 =155
再计算出水平方向每一步的递增量：(A-B) / 3＝155 / 3 = 51.7
这里我们用一个变量DRt来记录这个递增量（这里只用红色来做例子）
ab1 = A + DRt = 100+51.7 =151
ab2 = ab1 + DRt = 151+51.7 = 202
好了，其实二次线性算法就是这么一个东西，并不复杂。或许有写朋友会对于我给出的代码产生疑问。很简单的一个算法为什么要写这么多代码。
其实答案很简单：为了提高速度。
在VB中“+”和“-”永远是最快的，“*”要比“/”和“\”快。不论是什么类型的变量都是这样的。
下面再来分析一下我的程序。
在我的程序中把两个方向的插值分解成了两个单独的部分。
先把
A B
C D
变成：
A ab1...abN B
C cd1...cdN D
再变成：
A ab1...abN B
ac1 ............. db1
... ............ ...
acN .............. bdN
C cd1...cdN D
这两个方向的插值算法完全相同
而Xratio 和Yratio 这两个变量则用来记录水平方向和垂直方向的放大倍率。所以这个过程也能够让图像缩放不按照原始的纵横比进行。
好了，将这个模块和全局变量添加到上次建立的工程模块中。
把按钮中的代码改成：
sub command1_click()
With picture1
.ScaleMode=3
.BorderStyle=0
DibGet .hdc ,0 , 0 , .scalewidth , .scaleheight
ZoomImage , .scalewidth * 2 , .scaleheight * 2
End With
picture2.AutoRedraw=True
DibPut picture2.hdc
picture2.refresh
end sub
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