我刚刚实现了双三次插值来调整图像大小。我有一个测试图像6x6像素(灰度),它的列是黑白(x3)。我正在将我的代码的结果与工具ffmpeg的结果进行比较,它们是不正确的。我不明白为什么,我想我可能是在计算像素的邻域错误,也可能是调整像素与原始像素之间的距离。有人能看看我的代码(为了更好的阅读,我会简化它)并告诉我错误在哪里吗?
// Iterate through each line
for(int lin = 0; lin < dstHeight; lin++){
// Original coordinates
float linInOri
当我需要用Python内插数据时,我通常使用C中数值食谱中的双线性和双三次例程的实现(W.H. Press,1992)。主要的原因是我没有得到我所期望的。由于我现在需要更多的灵活性(例如不规则网格),所以我想使用griddata函数。
下面的脚本可以说明我的问题:
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
from interp import * # My own interpolation functions (from Press. 1992)
# Create test
我正在尝试创建一个自定义颜色地图,它结合了插值和离散化的颜色段。我希望matplotlib的能够提供这样的功能。我的测试用例是创建一个10x10矩阵,其中0行填充0,行填充1,等等。然后我尝试创建一个颜色映射,它从黑色到蓝色,然后离散地裁剪成红色,然后从红色到白色。预期的从蓝色到红色的离散转换并不是离散的,而是显示了一个意外的插值。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as m
import numpy as np
mat = np.ndarray((10,10))
for i in xrange(10):
mat[i]
我正在尝试理解如何使用Pytorch的网格示例函数。我知道我们传入了一个B*通道*H*W和一个UV像素的流场B*H*W*2
但它似乎不起作用。
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import time
import cv2
rgbimg = np.ones((100,100,3)).astype(np.float32)*0.5
rgbimg[0:50,0:50,:] = 0
rgbi