图像进行坐标变换时发现某些像素丢失

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图像我旋转30度，然后在新的图像上用仿射变换将坐标变换回原来的图像坐标生成cad，老是有一条线

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在3X3的矩阵用对角4个点做插值

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双线性插值的解释

白板上的3x3矩阵表示插值操作，中心绿色点是目标位置，通过4个相邻像素点（左上、左下、右上、右下）进行插值计算。这种方法通常用于平滑缩放或变换图像，避免像素丢失和锯齿效应。
建议

    边界处理：当目标像素靠近图像边缘时，需要判断 nx 和 ny 是否超出图像范围，否则可能导致越界错误。

    效率优化：若图像较大且插值计算频繁，可以考虑使用并行处理优化性能，比如利用多线程或者GPU加速。

此代码结构简单但有效，适用于大多数图像缩放或平移操作。

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#include <cmath>
#include <omp.h>

bool CLayerLocatePro_Updata::ProcessInterpolate(const BYTE *pImage, int nWidth, int nHeight,
                                                const RLE_DATA *pRLE, int nCount,
                                                double fShiftX, double fShiftY, BYTE *pDestImg) {
    #pragma omp parallel for // OpenMP并行化
    for (int j = 0; j < nHeight; ++j) {
        for (int i = 0; i < nWidth; ++i) {
            int nx = (int)floor(fShiftX);
            int ny = (int)floor(fShiftY);
            double dx = fShiftX - (double)nx;
            double dy = fShiftY - (double)ny;

            double coef11 = (1 - dx) * (1 - dy);
            double coef12 = (1 - dx) * dy;
            double coef21 = dx * (1 - dy);
            double coef22 = dx * dy;

            // 确保像素索引不越界
            if (j + ny + 1 < nHeight && i + nx + 1 < nWidth) {
                pDestImg[j * nWidth + i] = (BYTE)(
                    pImage[(j + ny) * nWidth + i + nx] * coef11 +
                    pImage[(j + ny + 1) * nWidth + i + nx] * coef12 +
                    pImage[(j + ny) * nWidth + i + nx + 1] * coef21 +
                    pImage[(j + ny + 1) * nWidth + i + nx + 1] * coef22
                );
            }
        }
    }
    return true;
}

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解释

    使用#pragma omp parallel for并行化外层循环。OpenMP会将每一行的处理分配给多个线程。
    在循环内部进行双线性插值的计算。
    边界检查确保索引不越界。

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bug原因找到：边界数据有误