scipy 在特定坐标处插入图像

x8goxv8g 于 2022-11-10 发布在其他

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给定一个图像（数组），如何对特定的像素位置进行插值？下面的代码生成20x30网格，每个像素填充一个值（zg）。然后代码用scipy的interp2d方法构造一个插值器。我想要得到特定坐标处的插值。在给出的示例中，在x = [1.5, 2.4, 5.8], y = [0.5, 7.2, 2.2]处，所以总共有3个位置。2然而，由于某种原因，函数返回了一个3x3数组。3为什么？4我该如何修改代码，以便只计算这三个坐标呢？

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp2d

# Rectangular grid

x = np.arange(20)
y = np.arange(30)
xg, yg = np.meshgrid(x, y)
zg = np.exp(-(2*xg)**2 - (yg/2)**2)

# Define interpolator

interp = interp2d(yg, xg, zg)

# Interpolate pixel value

zi = interp([1.5, 2.4, 5.8], [0.5, 7.2, 2.2])

print(zi.shape) # = (3, 3)

scipy

来源：https://stackoverflow.com/questions/73764194/interpolate-image-at-specific-coordinates

1条答案

按热度按时间

hwamh0ep1#

你的代码很好。interp插值函数计算所有可能的坐标组合，即3 × 3 = 9。例如：

>>> interp(1.5, 0.5)
array([0.04635516])

>>> interp(1.5, 7.2)
array([0.02152198])

>>> interp(5.8, 2.2)
array([0.03073694])

>>> interp(2.4, 2.2)
array([0.03810408])

实际上，您可以在返回的矩阵中找到这些值：

>>> interp([1.5, 2.4, 5.8], [0.5, 7.2, 2.2])
array([[0.04635516, 0.04409826, 0.03557219],
       [0.0400542 , 0.03810408, 0.03073694],
       [0.02152198, 0.02047414, 0.01651562]])

文档说明返回值是
具有形状（透镜（y），透镜（x））二维阵列
如果只需要所需的坐标，可以执行以下操作：

xe = [1.5, 2.4, 5.8]
ye = [0.5, 7.2, 2.2]

>>> [interp(x, y)[0] for x, y in zip(xe, ye)]
[0.04635515780224686, 0.020474138863349815, 0.030736938802464715]

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