【问题标题】:CImg cubic subpixel locationCImg 立方子像素位置
【发布时间】:2015-05-12 15:26:03
【问题描述】:

我试图了解代码在做什么,它使用C++ Image Processing Toolkit 的 CImg.h 文件从图像中提取值。

函数使用如下语句:

float dx(float x, float y, CImg<float> &i) {
    float val = i.cubic_atXY(x + 0.5, y);
    return val;
}

我认为它试图在坐标 (x+0.5,y) 上找到三次插值子像素。我发现这个函数是在CImg.h文件的第12450行附近定义的,但我真的不知道如何将它翻译成python等其他代码。

使用这种库的人能看懂吗?

【问题讨论】:

    标签: python c++ image image-processing cimg


    【解决方案1】:

    cubic_atXY 是一些看起来乏味的代码,但它基本上都是简单的算术运算,在其他编程语言中应该具有类似的语法。唯一不通用的行是这样的,例如:

    const Tfloat Ipp = (Tfloat)atXY(px,py,z,c,out_value)
    

    这是一种 C 风格的演员表。它将对atXY() 的调用结果转换为Tfloat。顺便说一下,这看起来像双三次插值。

    【讨论】:

    • 这是一个双三次插值,您可以在另一个code 中看到。它进行双三次插值以查看该确切点的值。如我所见,Python 没有从网格中确定该点值的函数。
    • 看看SciPy's Interpolation Functions,它可能有你需要的东西。
    【解决方案2】:

    atXY() 调用是检查用于进行双三次插值的点是否在帧限制内。 卡尔顿所说的功能,我确认,它是一个双三次插值,用于提取图像内任何位置的子像素的值。 我试图将代码翻译成python,最后我执行了以下代码,给出了与CImg.h函数相同的结果。

    *考虑到我使用逻辑运算符直接实现atXY() 函数,并且索引 (x,y) 更改为 (y,x),因为 python 使用 (idRow,idCol) 作为矩阵索引

    def bicubic(fx, fy, img):
    
       img = img.astype(float)
       h,w = np.shape(img)
    
       if(fx < 0 or fx > w-1 or fy < 0 or fy > h-1):
           val = 0
           return val
    
       x = int(fx)
       y = int(fy)
    
       dx = fx - x
       dy = fy - y
    
       px = 0 if x-1<0 else x-1
       py = 0 if y-1<0 else y-1
    
       nx = x+1 if dx>0 else x
       ny = y+1 if dy>0 else y
    
       ax = w-1 if x+2>=w else x+2
       ay = h-1 if y+2>=h else y+2
    
       Ipp = img[py,px]; Icp = img[py,x]; Inp = img[py,nx]; Iap = img[py,ax];
       Ip = Icp + 0.5*(dx*(-Ipp+Inp) + dx*dx*(2*Ipp-5*Icp+4*Inp-Iap) + dx*dx*dx*(-Ipp+3*Icp-3*Inp+Iap))
       Ipc = img[y,px]; Icc = img[y,x]; Inc = img[y,nx]; Iac = img[y,ax];
       Ic = Icc + 0.5*(dx*(-Ipc+Inc) + dx*dx*(2*Ipc-5*Icc+4*Inc-Iac) + dx*dx*dx*(-Ipc+3*Icc-3*Inc+Iac))
       Ipn = img[ny,px]; Icn = img[ny,x]; Inn = img[ny,nx]; Ian = img[ny,ax];
       In = Icn + 0.5*(dx*(-Ipn+Inn) + dx*dx*(2*Ipn-5*Icn+4*Inn-Ian) + dx*dx*dx*(-Ipn+3*Icn-3*Inn+Ian))
       Ipa = img[ay,px]; Ica = img[ay,x]; Ina = img[ay,nx]; Iaa = img[ay,ax];
       Ia = Ica + 0.5*(dx*(-Ipa+Ina) + dx*dx*(2*Ipa-5*Ica+4*Ina-Iaa) + dx*dx*dx*(-Ipa+3*Ica-3*Ina+Iaa))
    
       val = Ic + 0.5*(dy*(-Ip+In) + dy*dy*(2*Ip-5*Ic+4*In-Ia) + dy*dy*dy*(-Ip+3*Ic-3*In+Ia))
       return val
    

    【讨论】:

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