在 python 中插值时如何保持图像的大小？答案

【问题标题】：How to maintain the size of image while interpolating in python?在 python 中插值时如何保持图像的大小？
【发布时间】：2019-06-28 11:40:54
【问题描述】：

我已经通过线性方法插入了我的 nifti 图像（mri 数据）。但问题是输出中的视野发生变化（输入为 400*400 但输出为 4000*3000 ）我正在寻找一种在插值时保持尺寸的方法。你有解决办法吗？谢谢

t1_ = "name.nii.gz"
img_t1_ = nib.load(t1_)
img_t1_ = np.double(img_t1_.get_fdata())
slice_ = 300
img_t1_ = np.rot90(img_t1_[:,:,slice_,0])
x = np.linspace(0, img_t1_.shape[1],  img_t1_.shape[1])
y = np.linspace(0, img_t1_.shape[0],  img_t1_.shape[0])
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = img_t1_
x2 = np.linspace(0, img_t1_.shape[1],  9*img_t1_.shape[1])
y2 = np.linspace(0, img_t1_.shape[0],  9*img_t1_.shape[0])
print(x2.shape[0], y2.shape[0])
tmp_z_ = np.zeros((x2.shape[0], y2.shape[0]))
f_linear = interp2d(x, y, Z, kind='linear')
Z2 = f_linear(x2, y2)

【问题讨论】：

您希望如何在不改变图像分辨率的情况下进行插值？

标签： python image-processing interpolation

【解决方案1】：

我假设通过保持尺寸，您的意思是保持纵横比（即输入：400x400 -> 输出：4000x4000）。另外，我不确定您要通过插值实现什么。但是，根据用例，scipy 的ndimage 模块中的zoom 函数可以完成这项工作。如果选择参数order=1，则对应线性插值。

我不熟悉用于导入图像的包。以下示例假设图像数据已加载到二维浮点数组img_data。只需适应您的用例即可。

from scipy.ndimage import zoom
interpolated_img_data = zoom(img_data, 10, order=1)

【讨论】：