Состоялось серьезное обновление набора библиотек dlib. В числе нововведений:
Появилась начальная поддержка быстрого преобразования Фурье (FFT) в dlib.image. Возможна фильтрация и свертка изображений (со стороной 2^n) в частотной области;
Обновлен пакет dlib.math, добавлена реализация комплексных и дуальных чисел, а также внесены исправления и дополнения в dlib.math.matrix3x3 и dlib.math.matrix4x4;
Обновлен пакет dlib.geometry, добавлен класс ориентированных боксов (OBB), трехмерных треугольников и полигональных мешей. Реализована проверка на пересечение между сферой и треугольником, а также сферой и OBB. Добавлен модуль dlib.geometry.bezier с реализацией кривых Безье.
Была значительно обновлена коллекция библиотек dlib: добавлены новые модули в пакет geometry (реализация AABB и сфер, а также пересечений между ними), исправлен баг с нахождением обратной матрицы 4×4, добавлен модуль dlib.math.matrix3x3, а также несколько полезных функций для векторов, матриц и кватернионов. Изменения доступны в ревизии r12 и выше.
Передискретизация (ресэмплинг) изображения – это всего-навсего изменение его разрешения в пикселях. Такую функцию должна включать любая уважающая себя библиотека обработки изображений, и с сегодняшнего дня dlib – не исключение. В пакете dlib.image.resampling доступны четыре алгоритма ресэмплинга, которые часто встречаются в графических редакторах: линейная интерполяция (Linear или Nearest Neighbor), билинейная (Bilinear), бикубическая (Bicubic) и фильтр Ланцоша (Lanczos). Ниже представлены результаты их работы на примере увеличения разрешения картинки с 64х64 до 256х256.
Оригинал
Linear Самый простой и, следовательно, самый быстрый способ изменить размеры изображения. Известен также как интерполяция методом ближайшего соседа (Nearest Neighbor). Для промежуточных пикселей выбирается ближайшее известное значение.
Bilinear Для получения промежуточного значения производится линейная интерполяция между четырьмя ближайшими пикселями. Это позволяет несколько сгладить переходы. Билинейный фильтр – неплохой компромисс между скоростью и качеством результата.
Bicubic Промежуточные значения вычисляются путем свертки ядра 4×4 специальной бикубической функцией. Достаточно медленный алгоритм, но зато дает наименее пикселизированный результат.
Lanczos У бикубической интерполяции есть недостаток – изображение получается несколько размытым. Чтобы сохранить четкость, можно воспользоваться фильтром Ланцоша. Он немного увеличивает пикселизацию, но создает контрастные области вдоль контуров для повышения четкости. В моей реализации я использовал ядро 7х7. Очень медленно, зато качественно.
Существуют и другие алгоритмы – постепенно они тоже будут добавлены в библиотеку. Изменения доступны в dlib ревизии r5 и выше.
