2D-интерполяция в Python - PullRequest
Новая
       45

2D-интерполяция в Python

0 голосов
/ 08 января 2019

Какова эквивалентная функция в Python функции interp2 MATLAB? 

VqR = interp2(rR, fx(:), fy(:));

Это код MATLAB, который я пытаюсь перенести на python 

function res = imgMeshWarp( img, flowmap )
img = im2double(img);
rR = img(:, :, 1);
rG = img(:, :, 2);
rB = img(:, :, 3);
fx = flowmap(:, :, 1); fy = flowmap(:, :, 2);
VqR = interp2(rR, fx(:), fy(:));
VqG = interp2(rG, fx(:), fy(:));
VqB = interp2(rB, fx(:), fy(:));
res = cat(3, VqR, VqG, VqB);
res = reshape(res, size(flowmap, 1), size(flowmap, 2), []);    
end

РЕДАКТИРОВАТЬ 1: Я использую NumPy. В коде Matlab img - это изображение, а блок-схема - это деформированная сетка. Я пытаюсь деформировать изображение с помощью блок-схемы.

РЕДАКТИРОВАТЬ 2: Я добавляю код Python, переведенный из Matlab. 

def image_warp(img, fm):
    img = img[:,:, ::-1]
    rR = img[:, :, 0]
    rG = img[:, :, 1]
    rB = img[:, :, 2]

    fx = fm[:, :, 0]
    fy = fm[:, :, 1]

    VqR = scipy.ndimage.map_coordinates(rR, [fx.ravel(), fy.ravel()], order=1, mode='constant', cval=np.nan).reshape(rR.shape)
    VqG = scipy.ndimage.map_coordinates(rG, [fx.ravel(), fy.ravel()], order=1, mode='constant', cval=np.nan).reshape(rG.shape)
    VqB = scipy.ndimage.map_coordinates(rB, [fx.ravel(), fy.ravel()], order=1, mode='constant', cval=np.nan).reshape(rB.shape)

    res = np.dstack((VqR, VqG, VqB))
    res = np.reshape(res, (fm.shape[0], fm.shape[1], -1))

Моя проблема - деформировать изображение в соответствии со случайно деформированной сеткой деформации. Так что я сделал UV-картирование для текстурирования сетки. Flowmap - это отображение. Он генерируется следующим образом. У меня есть разреженное ультрафиолетовое отображение (например, вершина [0 0] на сетке соответствует пиксельным координатам [0 0] изображения, которое является верхним левым углом). Тогда вопрос в том, как выяснить все остальные пиксели в сетке. Для каждого четырехугольника (4 вершины) вы можете вычислить матрицу преобразования из этих вершин в изображение текстуры, решая задачу наименьших квадратов в однородных координатах. Затем для каждого пикселя в квадрате мы можем умножить его координаты на матрицу преобразования, чтобы найти координаты пикселя в изображении текстуры.

1 Ответ

0 голосов
/ 09 января 2019

scipy.interpolate.interp2d - это то, что вы ищете. Настройка с этой функцией немного отличается. Для одного вам нужно определить ваши исходные координаты x, y. Кроме того, в зависимости от того, что именно является flowmap, вам, возможно, придется отрегулировать его там (хотя, похоже, оно будет хорошо вписываться). Может выглядеть примерно так для одного из ваших цветовых каналов: 

from scipy import interpolate

dy, dx = rR.shape
f = interpolate.interp2d(np.arange(dx), np.arange(dy), rR)
VqR = f(new_x, new_y)
...