线性插值 np.interp()

线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式,其在插值节点上的插值误差为零。线性插值相比其他插值方式,如抛物线插值,具有简单、方便的特点。线性插值的几何意义即为概述图中利用过A点和B点的直线来近似表示原函数。

线性插值法是认为现象的变化发展是线性的、均匀的,所以可利用两点式的直线方程式进行线性插值。估算的是两点之间的点的对应值。

y = np.interp(x, xp, fp)
x: 数组 待插入数据的横坐标.

xp: 一维浮点数序列
原始数据点的横坐标,如果period参数没有指定那么就必须是递增的。否则,在使用xp = xp % period正则化之后,xp在内部进行排序.

fp: 一维浮点数或复数序列,原始数据点的纵坐标,和xp序列等长.
线性插值 np.interp()_第1张图片
即由(x0,y0)和(x1,y1)得到(x,y)。

线性插值 np.interp()_第2张图片

双线性插值==也就是执行两次线性插值

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[1]
先通过Q12和Q22得到R2,Q21和Q11得到R1,然后由R1和R2得到P。
线性插值 np.interp()_第3张图片
假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值,假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。最常见的情况,f就是一个像素点的像素值。首先在 x 方向进行线性插值,得到

只要填入Q11的x以及Q12的x,就可以得到对应的纵坐标f。
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只要填入P的纵坐标,就剋以得到P的
线性插值 np.interp()_第5张图片
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