Question

我正在尝试使用interpn（在使用Scipy的python中）使用interp3从Matlab复制结果。但是，我正在努力构造我的论点。我尝试了以下行：

f = interpn(blur_maps, fx, fy, pyr_level)

其中模糊图是600 x 800 x 7，代表七个模糊级别的灰度图像， fx和fy是七个地图的索引。 fx和fy都是2d数组。 pyr_level是一个2d数组，包含从1到7的值，这些值表示要插值的模糊贴图。

我的问题是，由于我错误地排列了参数，如何以一种可行的方式排列它们？我尝试查找示例，但没有看到类似的内容。这是我要插入的数据的示例：

import numpy as np
import cv2, math
from scipy.interpolate import interpn

levels = 7

img_path = '/Users/alimahdi/Desktop/i4.jpg'
img = cv2.cvtColor(cv2.imread(img_path), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
row, col = img.shape

x_range = np.arange(0, col)
y_range = np.arange(0, row)
fx, fy = np.meshgrid(x_range, y_range)

e = np.exp(np.sqrt(fx ** 2 + fy ** 2))
pyr_level = 7 * (e - np.min(e)) / (np.max(e) - np.min(e))


blur_maps = np.zeros((row, col, levels))
blur_maps[:, :, 0] = img

for i in range(levels - 1):
    img = cv2.pyrDown(img)
    r, c = img.shape

    tmp = img
    for j in range(int(math.log(row / r, 2))):
        tmp = cv2.pyrUp(tmp)

    blur_maps[:, :, i + 1] = tmp

pixelGrid = [np.arange(x) for x in blur_maps.shape]
interpPoints = np.array([fx.flatten(), fy.flatten(), pyr_level.flatten()])
interpValues = interpn(pixelGrid, blur_maps, interpPoints.T)
finalValues = np.reshape(interpValues, fx.shape)

我现在收到以下错误：ValueError: One of the requested xi is out of bounds in dimension 0我确实知道问题出在interpPoints中，但是我不确定如何解决。有什么建议吗？

Answer 1

scipy.interpolate.interpn的文档指出，第一个参数是您要插值的数据的网格（这只是像素数的整数），第二个参数是数据（blur_maps），并且第三个参数是(npoints, ndims)形式的插值点。因此，您必须执行以下操作：

import scipy.interpolate

pixelGrid = [np.arange(x) for x in blur_maps.shape] # create grid of pixel numbers as per the docs
interpPoints = np.array([fx.flatten(), fy.flatten(), pyr_level.flatten()]) 

# interpolate
interpValues = scipy.interpolate.interpn(pixelGrid, blur_maps, interpPoints.T)

# now reshape the output array to get in the original format you wanted
finalValues = np.reshape(interpValues, fx.shape)

如何使用interpn？

1 个答案: