Question

我有两个代表x和y值的图像。图像中充满了“洞”（两个图像中的“洞”相同）。

我希望沿轴的一个进行插值（线性插值很好，尽管更高级插值是可取的），以便“填充”这些孔。

假设选择的轴是0，也就是说，我想在每列上插值。我所发现的numpy是x是相同的插值（例如numpy.interpolate.interp1d）。然而，在这种情况下，每个x是不同的（即，每行中的孔或空单元是不同的）。

我可以使用任何numpy / scipy技术吗？一维卷积可以工作吗？（虽然内核是固定的）

Answer 1

您仍然可以使用interp1d：

import numpy as np
from scipy import interpolate
A = np.array([[1,np.NaN,np.NaN,2],[0,np.NaN,1,2]])
#array([[  1.,  nan,  nan,   2.],
#       [  0.,  nan,   1.,   2.]])

for row in A:
    mask = np.isnan(row)
    x, y = np.where(~mask)[0], row[~mask]
    f = interpolate.interp1d(x, y, kind='linear',)
    row[mask] = f(np.where(mask)[0])
#array([[ 1.        ,  1.33333333,  1.66666667,  2.        ],
#       [ 0.        ,  0.5       ,  1.        ,  2.        ]])

使用两个图像（2D阵列）作为输入，是否存在图像的一维插值（沿一个轴）？

1 个答案: