copy = np.copy(image)# 輸入圖像的副本

    iupD, ileftR = copy.shape # 輸入圖像的尺寸（行、列）

    upD = int(iupD * 2)# 輸出圖像的尺寸

    leftR = int(ileftR * 2)

    o = np.zeros((upD, leftR)) # 輸出圖片

    for i in range(upD):

        for j in range(leftR):

            # 輸出圖片中座標 （i，j）對應至輸入圖片中的最近的四個座標（x1，y1）（x2, y2），（x3， y3），(x4，y4)的均值

            temp_x = i / upD * iupD

            temp_y = j / leftR * ileftR

            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 >= iupD:

                x4 = iupD - 1

                x2 = x4

                x1 = x4 - 1

                x3 = x4 - 1

            if y4 >= ileftR:

                y4 = ileftR - 1

                y3 = y4

                y1 = y4 - 1

                y2 = y4 - 1

            # 插值

            o[i, j] = (1-u)*(1-v)*int(copy[x1, y1]) + (1-u)*v*int(copy[x2, y2]) + u*(1-v)*int(copy[x3, y3]) + u*v*int(copy[x4, y4])

    return o.astype(np.uint8)

第二種針對彩照片

def rgbinter(img):

    scrH,scrW,c=img.shape

    dstH = scrH*2

    dstW = scrW*2

    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):

        for j in range(dstW):

            scrx=(i+1)*(scrH/dstH)-1

            scry=(j+1)*(scrW/dstW)-1

            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.astype(np.uint8)