Question

我们可以从图像中的整数位置进行采样，因为图像被构造为2d数组，我们只需要处理数组位置中的任何数据。

对于非整数位置，例如在两个像素之间，这不是那么简单。然而，它是一个常见的问题（例如）只要您对线性插值感到满意，GPU就会将此功能烘焙到硬件中。我无法在skimage中找到任何这方面的功能，但它似乎对图像处理非常重要，我觉得我必须遗漏一些东西。

我希望有类似的东西：

sample(img, (64.5, 120.37), interpolation='linear')

Answer 1

Scipy有interp2d可以成功用于图像插值。

让我们从一个示例图像开始（随机灰度来保持简单，colormap来自matplotlib，我用它进行绘图）：

np.random.seed(42)
np.random.randint(255, (10, 10))

现在我们可以初始化插值器

from scipy.interpolate import interp2d
x = np.arange(10)
y = np.arange(10)
f = interp2d(x, y, img, kind="cubic")

并在新网格上进行评估

xdense = np.linspace(0, 9, 100)
ydense = np.linspace(0, 9, 100)
newimg = f(xdense, ydense)

你也可以用它来取样任意点

f(0.192321, 5.99927371)

给予

array([99.04826046])

使用skimage你可以获得类似的重新缩放和重新采样，但这种方法对我来说看起来更方便。