问题标签 [bilinear-interpolation]

使用 interp 函数（Akima 包），可以绘制对应于数据集的二元插值的表面，请参见下面的示例（来自 interp 文档）：

但是，输出只是描述一组点的列表，而不是一般函数。

问题：有什么方法可以获得与先前获得的表面相匹配的函数 z = f(x,y) ？我知道它可以使用 interp(akima$x, akima$y, akima$z, xo=A, yo=B) 工作，但是速度很慢。

在二维中， approxfun() 函数可以完成这项工作，但我找不到多参数插值的等价物。

我正在试验mexopencv项目，该项目允许使用 MATLAB 文件中的 OpenCV库.m，以便将本机 MATLAB 函数的性能与 OpenCV 函数进行比较

我想替换对 MATLABinterp2函数的调用：

Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq)使用线性插值在特定查询点返回两个变量的函数的插值。结果总是通过函数的原始采样。X 和 Y 包含样本点的坐标。V 包含每个采样点对应的函数值。Xq 和 Yq 包含查询点的坐标。

替代应该是对cv.remap函数的调用。

对图像应用通用几何变换

三个 SO 问题Similar OpenCV Api for interp2 in Matlab , How to do grid interpolation interp2 in OpenCV 和cv::remap (in opencv) 和 interp2 (matlab)remap表明可以使用 OpenCV 函数代替原生 MATLAB 函数interp2，但是我不知道如何正确解释/转换参数（我没有关于 MATLAB 和计算机视觉的经验）。

如何使用 mexopencv 函数cv.remap获得与调用相同的效果Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq)？

使用双线性插值将 2x2 矩阵放大到 5x5 的示例程序。对于这种简单情况，OpenCV 产生的结果在边界处有伪影。

输出：

预期输出：

问题是什么？

我不完全确定我需要什么。

我在 CSV 文件和 SQL 数据库中有这些数据。我需要做的是能够使用表格进行双线性插值。那么当说 d = 2.5 和 HVL = 1.6 时，解决这个问题的最佳方法是什么？我可以执行的计算只是不确定如何从表中选择适当的数字，某种形式的 LINQ 语句？

编辑：

对于图 1.6 和 2.5，我需要选择围绕它的数字作为 2x2 矩阵（双线性插值）

谢谢

我有一个关于 OSRM-Project 中的双线性插值的问题。我了解“正常”双线性插值。这是来自维基百科的图片，什么是疯狂的：

现在我试图了解在 OSRM-Project 中用于栅格源数据的双线性插值。

原始代码在这里

有人可以解释一下代码是如何工作的吗？

输入格式是 ASCII 格式的SRTM数据。

变量height和width定义为nrows和ncolumns。变量xstep和ystep定义为：

其中count是ystep的高度和xstep的宽度，max和min类似。

还有一个问题：我可以对TIF 格式的数据和全世界的数据使用相同的代码吗？

我正在训练一个小型（12K 图像上的 10M 权重）FCN（参见例如 Long et al, 2015）。架构如下（从FCN8s fc7层开始）：

当我用高斯权重初始化所有反卷积层时，我得到了一些（尽管不总是）合理的结果。然后我决定以正确的方式做，并使用 Shelhamer 提供的脚本（例如https://github.com/zeakey/DeepSkeleton/blob/master/examples/DeepSkeleton/solve.py）

反卷积层看起来像这样（第一个）：

我得到的输出真的很奇怪：损失下降很快（1000 代），并且保持在 1 左右，但该模型在测试集上完全没用。有什么建议么？我降低了学习率，但似乎没有任何效果。

PS：培训的简短打印输出

如果这是我创建的纹理，我只需将其 internalFormat 设置为GL_SRGB. 但是我将 Qt Quick 传递Item foo到我的自定义QQuickFramebufferObjectGL 代码中，在那里我获取foo->textureProvider()->texture()并使用该纹理进行渲染。

那么我可以使纹理的过滤（当双线性采样时）是伽玛正确的吗？

注意：我知道我可以使用 4 个纹理抽头和 lerping 实现手动双线性过滤，但这会在一定程度上损害性能，所以我正在寻找更好的方法。

或者我可以从 Qt Quick 纹理转变成GL_SRGB我自己的纹理，然后使用该纹理，但这更复杂，并且每次更新源纹理时都需要发生这种情况，从而损害性能（和 RAM 使用）。

我已经在谷歌搜索了 Qt 可能提供的用于配置它的钩子，但除了 QQuickTextureFactory 之外什么都没有找到，但是它并不能解决我的问题，至少 AFAICS 是这样。

我需要支持 OpenGL ES 2.0。

我正在用 C++ 编写一个程序，从一组投影的 2D 图像中重建一个 3D 对象，其中计算最密集的部分涉及通过双线性插值放大和移动每个图像。我目前有两个功能可以完成这项任务；“blnSetup”在循环外定义了一些参数，然后“双线性”在循环内逐点应用插值：

（注意：'I' 是一个包含有序图像数据行的一维数组）

编辑：函数调用如下。“flat.imgdata”是一个包含输入图像数据的 std::vector，“proj.imgdata”是一个包含转换后图像的 std::vector。

自从我开始优化以来，通过在插值函数中从 std::vectors 切换到 C 数组，我已经能够将计算时间减少约 50 倍（！），并通过清理冗余计算/类型转换/等再减少 2 倍左右，但是假设 O(n) 和 n 是处理像素的总数，完整的重建（~7e10 像素）仍然需要 40 分钟左右——比我的目标 <5 分钟长一个数量级。

根据 Visual Studio 的性能分析器，插值函数调用 ("II = bilinear(x, y, bln);") 毫无疑问仍然是我计算负载的主要部分。我还没有找到任何用于快速多重插值的线性代数方法，所以我的问题是：这基本上和我的代码一样快，除了对任务应用更多或更快的 CPU 吗？或者是否有不同的方法可以加快速度？

PS 我现在也只用 C++ 编码了大约一个月，所以请随时指出我可能犯的任何初学者错误。

I have a 2d array of directional data. I need to interpolate over a higher resolution grid however the ready made functions like scipy interp2d, etc don't account for the discontinuity between 0 and 360.

I have code for doing this for a single grid of 4 points (thanks How to perform bilinear interpolation in Python and Rotation Interpolation) however I would like it to accept big data sets at once - just like the interp2d function. How can I encorporate this into the code below in a way which doesn't just loop over all of the data?

Thanks!

我想在 R 中做一个双线性插值，但我不知道如何用函数来做，因为我得到了一个半填充数字和半填充的矩阵。这是我的问题的一个例子：akima interpNA

我也尝试使用函数interp.surface.grid形式fields，但z必须是一个包含所有值的矩阵，x并且y我没有使用它，所以它不起作用。

编辑 这是我实际拥有的y和z向量：