Как использовать интерпн? - PullRequest
Новая
       18

Как использовать интерпн?

0 голосов
/ 11 октября 2019

Я пытаюсь использовать interpn (в python с использованием Scipy) для репликации результатов из Matlab с использованием interp3. Однако я изо всех сил пытаюсь структурировать свои аргументы. Я попробовал следующую строку: 

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

Где карты размытия - это 600 x 800 x 7, представляющее изображение в оттенках серого при семи уровнях размытия, fx и fy - это индексы семи карт. И fx, и fy являются двумерными массивами. pyr_level - это двумерный массив, который содержит значения от 1 до 7, представляющие карту размытия для интерполяции.

У меня такой вопрос, поскольку я неправильно расставил аргументы, как я могу расставить их так, чтобы они работали? Я пытался найти примеры, но ничего подобного не увидел. Вот пример данных, которые я пытаюсь интерполировать: 

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)

Теперь я получаю следующую ошибку: ValueError: One of the requested xi is out of bounds in dimension 0 Я знаю, что проблема в interpPoints, но я не уверен, какИсправить это. Есть предложения?

1 Ответ

0 голосов
/ 12 октября 2019

Документация для scipy.interpolate.interpn гласит, что первый аргумент является сеткой данных, по которым вы интерполируете (которые являются просто целыми числами чисел пикселей), второй аргумент - это данные (blur_maps), а третий аргумент - этоточки интерполяции в виде (npoints, ndims). Так что вам придется сделать что-то вроде: 

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)
...