将 Matlab interp2 移植到 SciPy interp2d 的问题

Question

我正在用 Python 语言重写 Matlab 的代码。 在 Matlab 代码中，我有这个函数：gt= interp2(I(:,:,i)',xi,yi,'cubic')';，其中I 是 RGB 图像，xi 和yi 是具有相同形状定义 x 和 y 坐标的 2D 矩阵。 在我为边界外的值设置gt(isnan(gt))=0; 之后。 该函数在Matlab上运行完美。

在Python中我写了如下代码：gt=interpolate.interp2d(x,y,img.T,kind='cubic',fill_value=0)，其中x和y与Matlab中的xi和yi相同，img是灰度图像。 无论如何，我得到以下异常："Invalid length for input z for non rectangular grid") ValueError: Invalid length for input z for non rectangular grid"。 怎么了？ 非常感谢。

Answer 1

查看documentation 你应该注意几点：

1. 如果 x 和 y 表示规则网格，请考虑使用 RectBivariateSpline。

2. x 和 y 应该是与 Matlab 不同的一维向量，它们与 Matlab 的 x 和 y 和 NOT 与 xi 和 yi 匹配。这些会在以后出现。

3. SciPy 将返回一个函数，用于稍后进行插值。 Matlab 立即重新调整插值向量。

你已经在 Matlab 中使用过它，但隐含地假设

[X, Y] = meshgrid(1:size(I,1), 1:size(I,2))
gt= interp2(X, Y, I(:,:,i)',xi,yi,'cubic')';

所以实际上需要传递给 interpolation.interp2d 的 X 和 Y 而不是 xi 和 yi，它们稍后会出现。

在 SciPy 中，您实际上可以跳过 meshgrid 步骤，只使用正常范围，但它也会输出一个函数供以后使用，而不是当场执行插值（注意我的 x 定义中可能存在小错误还有y，我对arange不太熟悉）：

x = arange(1, img.shape[0]+1)
y = arange(1, img.shape[1]+1)
f = interpolation.interp2d(x, y, img.T)

然后当你想做插值时：

gt = f(xi, yi)