前言: 在用生成对抗网络生成二维数据点的时候遇到代码里的一个问题,就是numpy中的一维线性插值函数interp到底是怎么用的,在这个上面费了点功夫,因此现将其用法给出。 在生成对抗网络的二维样本生成的例子中,涉及了一维线性插值,代码里使用的是: 上网查了百度 ...
插值计算方法是工程实践中经常用到的方法。当获取的原始数据为离散点状数据时,就需要通过插值计算方法来获取离散点之间的数据。常用的插值计算方法有线性插值 样条插值等,但是这些插值方法通常是一维插值方法,即y f x 的情况,对于二维数据即z f x,y 的情况应用起来存在一些困难。 首先来简单介绍一下最简单的一维插值计算方法。原始数据为一系列的散点,即 x ,y x ,y .... xi,yi ,对于 ...
2021-03-17 23:05 0 558 推荐指数:
前言: 在用生成对抗网络生成二维数据点的时候遇到代码里的一个问题,就是numpy中的一维线性插值函数interp到底是怎么用的,在这个上面费了点功夫,因此现将其用法给出。 在生成对抗网络的二维样本生成的例子中,涉及了一维线性插值,代码里使用的是: 上网查了百度 ...
自己的优缺点。 今天,我们介绍的是比较简单的分段线性插值方法,分段线性将每两个相邻的节点用直线连起来, ...
称行列式$$\det A=\det\left(\frac{1}{a_{i}+b_{j}}\right)_{n\times n}$$为Cauchy行列式,我们来计算他: 由于$$\det\left(\frac{1}{a_{i}+b_{j}}\right)_{n\times n}=\frac ...
的显示。所有这些应用都可以归结为一个通用模型,即表达式的解析以及计算。本文旨在提供一种可扩展的表达式解析 ...
假设有一张4*4的图像.如下图: 我们想缩放成3*3的图像,计算如下(以缩放后的像素点B为例): 根据如下计算公式: srcX=dstX* (srcWidth/dstWidth) srcY = dstY * (srcHeight/dstHeight) 以E点坐标为例计算坐标 ...
双线性插值 假设源图像大小为mxn,目标图像为axb。那么两幅图像的边长比分别为:m/a和n/b。注意,通常这个比例不是整数,编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第(i,j)个像素点(i行j列)可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为(i*m/a,j*n/b)。显然,这个对应坐标 ...
问题: 在三角形的三个顶点具有3个不同颜色,如何通过插值计算出三角形中每个点的颜色? 应用实例:高洛德着色使用3个顶点的颜色进行线性插值,结果如下图: 解决方案: 显然,无论是线性插值还是双线性插值的都无法解决这个问题。而使用重心坐标则可以很好的解决这个问题。简单的来说 ...
1 线性插值(Linear Interpolation): 原理:已知一组(x, y)数据点,如[(x0, y0), (x1, y1), ......, (xn, yn)],通过在每一对点之间建立直线方程,来求解出未知点x所对应的y值,如图1.1,图1.2所示: *注:该方式其实也就 ...