Python-在给定边界内插网格

发布于 2025-01-12 09:47:09 字数 357 浏览 1 评论 0原文

对于一个项目，我想要一个像这样的网格：5x5。这些点稍后应该可以移动，但我猜我明白了。

我现在想要做的是在这个 5x5 标记点网格中插入例如 100x50 点，但不仅仅是线性的，在两个轴上都是三次的。我无法理解它。我看到了如何通过顶部的 5 个水平标记来放置 scipy.interpolate.CubicSpline，但如何将它与垂直扭曲结合起来？

是否有一个 fnc 可以像这样在给定帧中插入网格？

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树深时见影 2025-01-19 09:47:09

使用 scipy.interpolate.interp2d：

在二维网格上进行插值。
x、y 和 z 是用于近似某个函数 f 的值数组：z = f(x, y)，它返回标量值 z。此类返回一个函数，其调用方法使用样条插值来查找新点的值。

所以你有一个数组orig，你想使用双三次插值生成100x50数组res

# Adapted from https://stackoverflow.com/a/58126099/17595968
from scipy import interpolate as interp
import numpy as np

orig = np.random.randint(0, 100, 25).reshape((5, 5))

W, H = orig.shape
new_W, new_H = (100, 50)
map_range = lambda x: np.linspace(0, 1, x)

f = interp.interp2d(map_range(W), map_range(H), orig, kind="cubic")
res = f(range(new_W), range(new_H))

编辑：

如果你想要的是5x5网格中100x50网格的坐标，你可以使用numpy.meshgrid：

#From https://stackoverflow.com/a/32208788/17595968
import numpy as np

W, H = 5, 5
new_W, new_H = 100, 50

x_step = W / new_W
y_step = H / new_H
xy = np.mgrid[0:H:y_step, 0:W:x_step].reshape(2, -1).T
xy = xy.reshape(new_H, new_W, 2)
xy

Use scipy.interpolate.interp2d:

Interpolate over a 2-D grid.
x, y and z are arrays of values used to approximate some function f: z = f(x, y) which returns a scalar value z. This class returns a function whose call method uses spline interpolation to find the value of new points.

So you have an array orig that you want to generate 100x50 array res using bicubic interpolation

# Adapted from https://stackoverflow.com/a/58126099/17595968
from scipy import interpolate as interp
import numpy as np

orig = np.random.randint(0, 100, 25).reshape((5, 5))

W, H = orig.shape
new_W, new_H = (100, 50)
map_range = lambda x: np.linspace(0, 1, x)

f = interp.interp2d(map_range(W), map_range(H), orig, kind="cubic")
res = f(range(new_W), range(new_H))

Edit:

If what you want is coordinates of 100x50 grid in 5x5 grid you can use numpy.meshgrid:

#From https://stackoverflow.com/a/32208788/17595968
import numpy as np

W, H = 5, 5
new_W, new_H = 100, 50

x_step = W / new_W
y_step = H / new_H
xy = np.mgrid[0:H:y_step, 0:W:x_step].reshape(2, -1).T
xy = xy.reshape(new_H, new_W, 2)
xy

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