Resampling type

다양한 해상도에서 소스 래스터 데이터를 읽을 때 사용할 리샘플링 알고리즘
KnownResampling은 Resampling 과 서로 교환하여 사용할 수 있으며, 이 열거는 서비스가 지원하는 알려진 값을 포함합니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

가장 가까운 방법: 가장 가까운 이웃 - 가장 가까운 픽셀 값을 선택하는 가장 빠른 방법
바이리니어: 바이리니어 보간 - 2x2 입력 셀의 가중 평균을 사용하여 출력 값을 계산합니다
입방체: 입방체 보간법 - 4x4 입력 셀의 가중 평균을 사용하여 더 부드러운 결과를 제공합니다
cubic_spline: 세그빅 스플라인 보간 - 세브릭과 비슷하지만 가장자리를 더 잘 보존합니다
lanczos: Lanczos 윈도우 sinc 재샘플링 - 최소한의 아티팩트 없이 고품질입니다
평균: 평균 재샘플링 - 모든 기여 픽셀의 평균을 계산합니다
모드: 모드 재샘플링 - 기여하는 픽셀 중에서 가장 흔한 값을 선택합니다
가우스: 가우시안 가중 재샘플링 - 기여하는 픽셀에 가우시안 가중치를 적용합니다
rms: 평균 제곱근 재샘플링 - 오차 또는 편차 격자 재샘플링에 유용하다