x=np.array([0,1,2,3,4,5])y=np.array([0,3,4,1,0,4])# 创建线性插值函数f=interp1d(x,y,kind='cubic')# 指定为cubic:3次# 计算插值结果x_new=np.linspace(0,5,100)y_new=f(x_new)# 绘制x和y的图形plt.plot(x,y,'o',label='原始数据')# 绘制x_new和y_new的图形plt.plot(x_...
在Python中,可以使用NumPy库的interp函数来实现线性插值。首先,需要安装NumPy库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install numpy 接下来,可以使用以下代码实现线性插值: import numpy as np # 已知数据点 x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8]) #...
1. 线性插值 x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x x y求 x 的过程与以上过程相同,只是 x 与 y 2. 双线性插值(Bilinear Interpolation) 在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。 图中:红色的数据点与待插值得到...
首先在 X 方向进行线性插值,得到: 然后在 y 方向进行线性插值,得到: 以上便是采用双线性插值,得到的 P (x,y) 的值 f(x,y)。 注意此处如果先在 y 方向插值、再在 x 方向插值,其结果与按照上述顺序双线性插值的结果是一样的。 二、双线性插值函数 插值法是一种根据原图(source)图片信息构造目标图像(dest...
在此,已知数据点在位置(1,1)和(3,3)处为红色。使用线性迭代,我们可以在它们之间添加一个点,该点可以显示为蓝色。 这是一个非常简单的问题,如果我们拥有更多已知的数据点,并且想要特定频率的插值点又该怎么办呢? 这可以使用numpy包中的两个函数在Python中非常简单地实现: ...
四. 彩色图像双线性插值python实现 1fromPILimportImage2importmatplotlib.pyplot as plt3importnumpy as np4importmath5defBiLinear_interpolation(img,dstH,dstW):6scrH,scrW,_=img.shape7img=np.pad(img,((0,1),(0,1),(0,0)),'constant')8retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)9fori...
三种插值方法都是使用Python自己实现的。 1.1 最近邻插值 寻找每个中心点周围的八个点中有无未丢失的点,如果有的话就赋值为第一个找到的点,如果没有就扩大范围再次寻找,在最大范围内都找不到的话就跳过。 1.2 双线性插值 使用解方程的方法求解,整体思路类似colorization作业的实现,每个点用周围的八个点线性表示,...
这篇文章给大家分享的是有关Python如何实现线性插值和三次样条插值的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。 (1)、函数 y = sin(x) (2)、数据准备 #数据准备X=np.arange(-np.pi,np.pi,1)#定义样本点X,从-pi到pi每次间隔1Y= np.sin(X)#定义样本点Y,形成sin函数ne...
可以看到,与这种插值方法名称不同的是,这种插值方法的结果通常不是线性的,它的形式是 ↑ 二. python实现灰度图像双线性插值算法: 灰度图像双线性插值放大缩小 import numpy as np import math import cv2 def double_linear(input_signal, zoom_multiples): ...