双线性重采样和加权空间平均都是常见的图像处理技术，其目的是将图像从高分辨率转换到低分辨率。虽然它们在实现方法上有所不同，但从结果来看，它们可以产生类似的效果。

下面是Python中使用Pillow库进行双线性重采样和加权空间平均的示例代码：

import numpy as np from PIL import Image

加载图像

img = np.array(Image.open('test.jpg'))

双线性重采样

img_bilinear = Image.fromarray(img).resize((img.shape[1]//2, img.shape[0]//2), resample=Image.BILINEAR) img_bilinear.save('test_bilinear.jpg')

加权空间平均

kernel = np.ones((5, 5)) / 25.0 # 定义5x5平均核 img_weighted = Image.fromarray(img).filter(ImageFilter.Kernel((5, 5), kernel.flatten(), scale=None)) img_weighted.save('test_weighted.jpg')

通过上述代码，我们可以生成经过双线性重采样和加权空间平均处理后的图像，从而比较它们之间的差异和相似性。