C++ 带双线性插值的正弦图像失真c++；

我尝试用正弦/余弦和双线性插值来做失真，下一个代码，我保持新图像和旧图像的大小相同。结果看起来不太好

Mat biliniar(Mat old, int freq){
namedWindow( "car2", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( "car2", old); 
int height = old.size().height;
int width = old.size().width;

unsigned char R1,R2,R3,R4;     // Colours at the four neighbours
unsigned char G1,G2,G3,G4;
unsigned char B1,B2,B3,B4;
double RT1, GT1, BT1;          // Interpolated colours at T1 and T2
double RT2, GT2, BT2;
unsigned char R,G,B;           // Final colour at a destination pixel
unsigned char *dst;            // Destination image - must be allocated here! 
int x,y;               // Coordinates on destination image
double fi,fj;              // Corresponding coordinates on source image

Mat res(height,width,CV_8UC3,cv::Scalar(100));
for (int i = 0; i < width; i++) {
    for (int j = 0; j < height; j++) {
        fi = i;
        fj =  (j - (((height/30)*(sin((M_PI*i)/(freq/2)))))) + sqrt(height) ; 
        //cout << fj << " ";
        if(fj > 0 &  fj < height){
            //cout << " p1: x:" << floor(fi) << " y:" << floor(fj);
            //cout << " p2: x:" << ceil(fi) << " y:" << floor(fj);
            //cout << " p3: x:" << floor(fi) << " y:" << ceil(fj);
            //cout << " p4: x:" << ceil(fi) << " y:" << ceil(fj);
            Vec3b color1 = old.at<Vec3b>(Point(floor(fi)-1,floor(fj)));
            R1 = color1.val[0]; G1 = color1.val[1]; B1 = color1.val[2];
            Vec3b color2 = old.at<Vec3b>(Point(ceil(fi)+1,floor(fj)));
            R2 = color2.val[0]; G2 = color2.val[1]; B2 = color2.val[2];
            Vec3b color3 = old.at<Vec3b>(Point(floor(fi)-1,ceil(fj)));
            R3 = color3.val[0]; G3 = color3.val[1]; B3 = color3.val[2];
            Vec3b color4 = old.at<Vec3b>(Point(ceil(fi)+1,ceil(fj)));
            R4 = color4.val[0]; G4 = color4.val[1]; B4 = color4.val[2];
            RT1 = (R1+R2)/2; GT1 = (G1+G2)/2; BT1 = (B1+B2)/2;
            RT2 = (R3+R4)/2; GT2 = (G3+G4)/2; BT2 = (B3+B4)/2;
            R=(unsigned char)(RT1+RT2);
            G=(unsigned char)(GT1+GT2);
            B=(unsigned char)(BT1+BT2);
            Vec3b finalColor(R,G,B);
            res.at<Vec3b>(j,i) = finalColor;
        }
    }
}
namedWindow( "bilinear", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( "bilinear", res); 
return res;

Mat biliniar（Mat old，int freq）{
namedWindow（“car2”，CV\u窗口\u自动调整大小）；
imshow（“car2”，旧）；
int height=old.size（）.height；
int width=old.size（）.width；
无符号字符R1、R2、R3、R4；//四个相邻字符的颜色
无符号字符G1、G2、G3、G4；
无符号字符B1、B2、B3、B4；
双RT1、GT1、BT1；//T1和T2处的插值颜色
双RT2，GT2，BT2；
无符号字符R，G，B；//目标像素处的最终颜色
unsigned char*dst；//必须在此处分配目标映像！
int x，y；//目标图像上的坐标
双fi，fj；//源图像上对应的坐标
材料（高度、宽度、CV_8UC3、CV:：标量（100））；
对于（int i=0；i//cout在代码中实际上没有做任何双线性插值，只是将所有四个像素相加

您需要计算fi和fj的分数部分，并使用它们执行插值，例如：

double fi_part = fi - floor(fi);
double fj_part = fj - floor(fj);

// perform interpolation in i direction:
RT1 = (R1*(1.0-fi_part)) + (R2*fi_part);
GT1 = (G1*(1.0-fi_part)) + (G2*fi_part);
BT1 = (B1*(1.0-fi_part)) + (B2*fi_part);
RT2 = (R3*(1.0-fi_part)) + (R4*fi_part);
GT2 = (G3*(1.0-fi_part)) + (G4*fi_part);
BT2 = (B3*(1.0-fi_part)) + (B4*fi_part);

// perform interpolation in j direction:
R=(unsigned char)(RT1*(1.0-fj_part)+RT2*fj_part);
G=(unsigned char)(GT1*(1.0-fj_part)+GT2*fj_part);
B=(unsigned char)(BT1*(1.0-fj_part)+BT2*fj_part);

Vec3b finalColor(R,G,B);
res.at<Vec3b>(j,i) = finalColor;

double fi_part=fi-楼层（fi）；
双fj_零件=fj-地板（fj）；
//在i方向执行插值：
RT1=（R1*（1.0-fi_部分））+（R2*fi_部分）；
GT1=（G1*（1.0-fi_部分））+（G2*fi_部分）；
BT1=（B1*（1.0-fi_部分））+（B2*fi_部分）；
RT2=（R3*（1.0-fi_部分））+（R4*fi_部分）；
GT2=（G3*（1.0-fi_零件））+（G4*fi_零件）；
BT2=（B3*（1.0-fi_部分））+（B4*fi_部分）；
//在j方向执行插值：
R=（无符号字符）（RT1*（1.0-fj_部分）+RT2*fj_部分）；
G=（无符号字符）（GT1*（1.0-fj_部分）+GT2*fj_部分）；
B=（无符号字符）（BT1*（1.0-fj_部分）+BT2*fj_部分）；
Vec3b最终颜色（R、G、B）；
res.at（j，i）=最终颜色；

因此，当你移动一个texel时，fi_部分从0.0增加到1.0，R1、G1、B1越来越少，R2、G2、B2越来越多，这将有助于RT1、GT1、BT1。同样，对于RT2等，也同样适用于涉及fj_部分的计算

代码的速度可以提高很多，但希望您能了解基本的想法。
请发布输入和输出的图像（如果适用），因为我是StackOverlaw的新手，声誉不够高。有一件事：R1=color1.val[0]

可能不是读取颜色，而是蓝色，但由于在

Vec3b finalColor（R，G，B）中再次出现相同的错误；

应该没有问题。现在执行了。它没有更改。