双线性插值&修改和翻转

双线性插值是一种图像处理技术，可以通过对给定图像的四个邻近像素进行加权平均来估计其它位置上的像素值。在需要修改和翻转图像时，我们可以先进行插值操作，获得新的像素值，并对它们进行相应的修改和翻转。以下为Python代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image

def bilinear_interpolation(img_array, x, y):
    w, h = img_array.shape
    x1, y1 = int(np.floor(x)), int(np.floor(y))
    x2, y2 = int(np.ceil(x)), int(np.ceil(y))

    if x1 == x2 and y1 == y2:
        return img_array[y1, x1]
    elif x1 == x2:
        return (y2 - y) * img_array[y1, x1] + (y - y1) * img_array[y2, x1]
    elif y1 == y2:
        return (x2 - x) * img_array[y1, x1] + (x - x1) * img_array[y1, x2]

    q11, q12 = img_array[y1, x1], img_array[y1, x2]
    q21, q22 = img_array[y2, x1], img_array[y2, x2]

    f = lambda a, b: (1 - a) * (1 - b) * q11 + a * (1 - b) * q21 + \
                     (1 - a) * b * q12 + a * b * q22

    return f(x2 - x, y2 - y), f(x - x1, y2 - y), f(x2 - x, y - y1), f(x - x1, y - y1)

def modify_and_reverse(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    # 将PIL Image对象转换为numpy数组
    img_array = np.asarray(img).astype(np.float32)

    # 首先使用双线