Python中2D图像的非均匀采样

Question

我有一个2D图像，可以用Python表示为Numpy数组。我需要对这种图像进行下采样，使得下采样更多地发生在侧面，而不是在中心。更具体地说，让我们说下采样率为2，中心为4，边界为4，其他点为中间距离（相对于中心距离）。换句话说，我在下面的代码中寻找nonUniformDownsample函数：

img = cv2.imread("flower.jpg") 
img_focused = nonUniformDownsample(image=img, centerVal=2, borderVal=4)

Answer 1

我不确定我理解你的问题/目标，但评论scipy.interpolate.griddata应该有效。你可以使用这样的东西：

X,Y = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,100), np.linspace(-1,1,100))
A = np.sin(9.5*pi*X) + np.sin(9.5*np.pi*Y)

此处A如下所示：

n = 50
X_, Y_ = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,n), np.linspace(-1,1,n))
X_ = (3*X_**3 + X_) / 4
Y_ = (3*Y_**3 + Y_) / 4

x = np.dstack((X,Y)).reshape((100*100, 2))
xi = np.dstack((X_,Y_)).reshape((n*n, 2))
A_ = griddata(x, A.flat, xi, method='cubic')

A_看起来像这样：