实现图像最近邻插值可以通过以下步骤：

步骤1：导入所需库和图片

首先需要导入所需库和图片，其中 cv2 和 numpy 库需要安装。可以通过pip安装：pip install opencv-python numpy。

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
img = cv2.imread('image.png')

步骤2：获取图片的大小和插值倍数

获取图片的大小和插值倍数，这将决定最终输出图像的大小。

# 获取图像的高与宽
height, width = img.shape[:2]

# 定义插值倍数
fx = 1.5
fy = 1.5

# 计算插值后图像大小
out_height = int(height * fy)
out_width = int(width * fx)

步骤3：实现最近邻插值算法

最近邻插值算法的实现过程是计算目标像素点在原图中的最近邻像素点，并将该最近邻像素点的像素值赋值给目标像素点。

# 最近邻插值算法实现
def nearest_interpolation(img, fx, fy):
    # 获取图像的高与宽
    height, width = img.shape[:2]

    # 计算插值后图像大小
    out_height = int(height * fy)
    out_width = int(width * fx)

    # 初始化输出图像
    out = np.zeros((out_height, out_width, 3), dtype=np.uint8)

    # 计算横向和纵向的比例
    rx = width / out_width
    ry = height / out_height

    # 最近邻插值算法
    for i in range(out_height):
        for j in range(out_width):
            x = int(j * rx)
            y = int(i * ry)
            out[i, j] = img[y, x]

    return out

以上是最近邻插值算法的实现，它通过遍历目标图像的所有像素点，计算目标像素点所对应的最近邻像素点的坐标，并将最近邻像素点的像素值赋值给目标像素点。

步骤4：应用最近邻插值算法获取插值图像

应用最近邻插值算法获取插值图像。

# 应用最近邻插值算法获取插值图像
out = nearest_interpolation(img, fx, fy)

# 显示原图和插值图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Nearest Interpolation', out)
cv2.waitKey(0)

示例1：使用最近邻插值算法将图像放大1.5倍

# 加载图片
img = cv2.imread('image.png')

# 定义插值倍数
fx = 1.5
fy = 1.5

# 应用最近邻插值算法获取插值图像
out = nearest_interpolation(img, fx, fy)

# 显示原图和插值图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Nearest Interpolation', out)
cv2.waitKey(0)

示例2：使用最近邻插值算法将图像缩小0.5倍

# 加载图片
img = cv2.imread('image.png')

# 定义插值倍数
fx = 0.5
fy = 0.5

# 应用最近邻插值算法获取插值图像
out = nearest_interpolation(img, fx, fy)

# 显示原图和插值图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Nearest Interpolation', out)
cv2.waitKey(0)

以上是使用 python 实现图像最近邻插值的完整攻略，其中示例1是将图片放大1.5倍的操作，示例2是将图片缩小0.5倍的操作。