如何在 Python 中计算二维函数的插值

Question

假设我有两个浮点数组X和Y （长度相同）和一个二维数组img （灰度图像）。

我想以良好的近似值计算img[X[i]][Y[i]] for i in {0..len}值。

将X和Y转换为整数数组就足够了吗？ 还是有一个很好的插值函数可以提供更好的结果？ （我找了他们，但有很多我很困惑）。

谢谢

Answer 1

import scipy.interpolate
y_interp = scipy.interpolate.interp1d(x, y)
print(y_interp(5.0))

scipy.interpolate.interp1d线性插值，并且可以定制以处理错误情况。

Answer 2

只是使用 python 我会做这样的事情：

# Calculate tops (just in case the rounding goes over this)
x_top, y_top = len(img) - 1, len(img[0]) - 1
for x, y in zip(map(round, X), map(round, Y)):
    x, y = min(x, x_top), min(y, y_top) # Check tops
    val = img[x][y]  # Here is your value

• map(round, X)将函数round应用于每个元素
• zip接受迭代器并成对返回元素