matlab中interp2的python实现(经matlab测试通过)

本文实现的是双线性插值，cubic道理一样
需要注意的是，当矩阵特别大时候，加入numba速度很快
矩阵小的话，提取numba有开销

import numba as nb
import numpy as np
import timedef interp2(x,y,img,xi,yi):"""按照matlab interp2写的加速2d插值当矩阵规模很大的时候,numba就快,矩阵规模小,则启动numba有开销原图是规整矩阵才能这么做"""# @nb.jitdef _interpolation(x,y,m,n,mm,nn,zxi,zyi,alpha,beta,img,return_img):qsx = int(m/2)qsy = int(n/2)for i in range(mm):     # 行号for j in range(nn):zsx,zsy = int(zxi[i,j]+qsx),int(zyi[i,j]+qsy)  # 左上的列坐标和行坐标zxx,zxy = int(zxi[i,j]+qsx),int(zyi[i,j]+qsy+1) # 左下的列坐标和行坐标ysx,ysy = int(zxi[i,j]+qsx+1),int(zyi[i,j]+qsy)  # 右上的列坐标和行坐标yxx,yxy = int(zxi[i,j]+qsx+1),int(zyi[i,j]+qsy+1) # 右下的列坐标和行坐标fu0v = img[zsy,zsx]+alpha[i,j]*(img[ysy,ysx]-img[zsy,zsx])fu0v1 = img[zxy,zxx]+alpha[i,j]*(img[yxy,yxx]-img[zxy,zxx])fu0v0 = fu0v+beta[i,j]*(fu0v1-fu0v)return_img[i,j] = fu0v0 return return_imgm,n = img.shape  # 原始大矩阵大小mm,nn = xi.shape # 小矩阵大小,mm为行,nn为列zxi = np.floor(xi)  # 用[u0]表示不超过S的最大整数zyi = np.floor(yi)alpha = xi-zxi   # u0-[u0]beta = yi-zyireturn_img = np.zeros((mm,nn))return_img = _interpolation(x,y,m,n,mm,nn,zxi,zyi,alpha,beta,img,return_img)return return_imgyc = 33
initimg = np.random.randint(0,255,size=(yc,yc)).astype('float')
ycb = (yc-1)/2
xx = np.linspace(-ycb,ycb,yc)
yy = np.linspace(-ycb,ycb,yc)
x,y = np.meshgrid(xx,yy)
hc = yc - 6
hcb = (hc-1)/2
uu = np.linspace(-hcb,hcb,hc)
vv = np.linspace(-hcb,hcb,hc)
u,v = np.meshgrid(uu,vv)
jianjuzhen = np.random.rand(hc,hc)
u = u - jianjuzhen
jianjuzhen = np.random.rand(hc,hc)
v = v - jianjuzhenaa = time.time()
done_img = interp2(x,y,initimg,u,v)
print(time.time()-aa)

还有一种方法

def interp2_(x,y,img,xi,yi):"""最终版 very nicex, y: 初始坐标img: 待插值图像xi, yi： 插值图像坐标使用双线性插值实现：-----------------------------| q11(x1, y1) | q12(x1, y2) |q(x,y) | q21(x2, y1) | q22(x2, y2) |-----------------------------f(x, y) = 1/(x2-x1)(y2-y1)*[f(x1,y1)*(x2-x)(y2-y))+f(x1, y2)*(x2-x)(y-y1)+ f(x2, y1)*(x-x1)(y2-y)+f(x2, y2)*(x-x1)(y-y1)](x2-x1)(y2-y1)理论上是1"""cd = len(x)img_itp = torch.ones([cd, cd])#.cuda(0)zxi = torch.floor(xi).to(torch.int16)  # 变形图坐标的左上角x坐标zxi[zxi<0]=0zxi[zxi>cd-1]=cd-1syi = torch.floor(yi).to(torch.int16)  # 变形图坐标的左上角y坐标syi[syi<0]=0syi[syi>cd-1]=cd-1yxi = torch.floor(xi).to(torch.int16)+1  # 变形图坐标的右上角x坐标yxi[yxi<0]=0yxi[yxi>cd-1]=cd-1xyi = torch.floor(yi).to(torch.int16)+1  # 变形图坐标的左下角y坐标xyi[xyi<0]=0xyi[xyi>cd-1]=cd-1for i in range(cd-1):   # 这里表示插值图像的下标for j in range(cd-1) :x2_x = yxi[j,i] - xi[j,i]x_x1 = xi[j,i] - zxi[j,i]y2_y = xyi[j,i] - yi[j,i]y_y1 = yi[j,i] - syi[j,i]# q11: img[j, i], q12: img[j, i+1], q21: img[j+1, i], # q22: img[j+1, i+1]img_itp[j, i] = (img[syi[j,i], zxi[j,i]] * y2_y * x2_x + \img[syi[j,i], yxi[j,i]] * y2_y * x_x1 + \img[xyi[j,i], zxi[j,i]] * y_y1 * x2_x + \img[xyi[j,i], yxi[j,i]] * y_y1 * x_x1 )return img_itp

上面这个经过测试完全没有问题

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