逆双线性插值?
我有四个二维点，p0 = (x0,y0), p1 = (x1,y1) 等等，它们形成了一个四边形.就我而言，四边形不是矩形，但至少应该是凸面. p2 --- p3||吨|| |||p0 --- p1秒 我正在使用双线性插值.S 和 T 在 [0..1] 内，插值点由下式给出: bilerp(s,t) = t*(s*p3+(1-s)*p2) + (1-t)*(s*p1+(1-s)*p0)
..
bilinear-interpolation相关内容
从 akima::interp() 矩阵获取函数
使用 interp 函数(Akima 包)，可以绘制与数据集的二元插值相对应的表面，参见下面的示例(来自 interp 文档): 库(rgl)数据(akima)# 数据可视化rgl.spheres(akima$x,akima$z, akima$y,0.5,color="red")rgl.bbox()# 双变量线性插值# 互译:akima.li
..
逆双线性插值?
我有四个二维点，p0 = (x0,y0), p1 = (x1,y1) 等等，它们形成了一个四边形.就我而言，四边形不是矩形，但至少应该是凸面. p2 --- p3||吨|| |||p0 --- p1秒 我正在使用双线性插值.S 和 T 在 [0..1] 内，插值点由下式给出: bilerp(s,t) = t*(s*p3+(1-s)*p2) + (1-t)*(s*p1+(1-s)*p0)
..
为什么我的双线性插值与内置的matlab函数有很大不同?
我一直在基于Matlab中的Wiki示例进行双线性插值.我将示例跟在T后面，但是将我的函数和内置的matlab函数的输出进行比较时，结果却大相径庭，我不知道为什么会发生这种情况或如何发生这种情况. 使用内置的matlab函数: 下面我的函数结果: function T = bilinear(X,h,w) %pre-allocating the output size T = uint8(
..
绘制二维人口分布的热图(或类似图像)
我想知道如何绘制人口比例的图像(pop.prop) 在这些位置(x和y)，以便我可以清楚地看到人口分布? 数据如下所示: pts.pr = pts.cent[pts.cent$PIDS==3, ] pop = rnorm(nrow(pts.pr), 0, 1) pop.prop = exp(pop)/sum(exp(pop)) pts.pr.data = as.
..
从akima :: interp（）矩阵获取函数
使用interp函数（Akima软件包），可以绘制与数据集的双变量插值相对应的曲面，请参见下面的示例（来自interp文档）： library（rgl） data（akima） ＃数据可视化 rgl.spheres（akima $ x，akima $ z，akima $ y ，0.5，color =“ red”） rgl.bbox（） ＃二元线性插值 ＃interp： akima.
..
tf.image.resize_bilinear与cv2.resize
tf.image.resize_bilinear的结果与cv2.resize完全不同. 我觉得这有点麻烦.设置align_corners=True并不总是合理的，因为四个角不一定总是固定在该角上.那么有什么办法使它更“对称"吗? 要复制的代码: import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 np.set_printop
..
是否可以在CSS(双线性渐变)中创建2轴4色渐变?
我的JavaScript和实例. https://codepen.io/KonradLinkowski/pen/QWbjaPr const canvas = document.querySelector('#box') const ctx = canvas.getContext('2d') const interpolate = (value, start, end)
..
反转实值索引网格
OpenCV的 remap（） 使用实值索引网格使用双线性插值从图像中采样值网格，并将样本网格作为新图像返回。 准确地说，让： A =图像 X =真实网格-cured X coords into the image。 Y =图像中实值Y坐标的网格。 B =重新映射（A，X，Y） 然后对于所有像素坐标i， j， B [i，j] = A（X [i，j]
..
如何通过每种颜色的分数贡献在n种颜色之间插值？
如何在n种颜色之间插值。 两种颜色的简单案例 先考虑一个更简单的案例，我们要找到两种颜色的中点。 Color1是RGB（255,0,0）// Red Color2是RGB（128，128，128）// Gray RGB（128 + 64，128 / 2,128 / 2） = RGB（192,64,64） 由于中点正好在两者之间
..