将Matlab的interp2移植到SciPy的interp2d时遇到的问题

Question

我正在把一段Matlab的代码改写成Python语言。在Matlab的代码中，我有这样一个函数：gt= interp2(I(:,:,i)',xi,yi,'cubic')';，其中I是一个RGB图像，xi和yi是两个形状相同的二维矩阵，用来定义x和y坐标。然后我用gt(isnan(gt))=0;来处理边界外的值。这段代码在Matlab上运行得很好。

在Python中，我写了以下代码：gt=interpolate.interp2d(x,y,img.T,kind='cubic',fill_value=0)，这里的x和y和Matlab中的xi和yi是一样的，而img是一个灰度图像。不过我遇到了一个错误："Invalid length for input z for non rectangular grid") ValueError: Invalid length for input z for non rectangular grid"。这是什么问题呢？非常感谢。

Answer 1

在查看文档时，有几个要点需要注意：

1. 如果 x 和 y 代表的是一个规则的网格，建议使用 RectBivariateSpline。

2. x 和 y 应该是1维的向量，这和Matlab中的用法不同，它们对应于Matlab的 x 和 y，而不是 xi 和 yi。后者会在后面提到。

3. SciPy会返回一个函数，供你后续进行插值使用。而Matlab则是立即返回插值后的向量。

你在Matlab中使用过这个，但隐含地假设了

[X, Y] = meshgrid(1:size(I,1), 1:size(I,2))
gt= interp2(X, Y, I(:,:,i)',xi,yi,'cubic')';

所以实际上你需要传递给 interpolation.interp2d 的是这个 X 和 Y，而不是 xi 和 yi，后者会在后面提到。

在SciPy中，你实际上可以跳过 meshgrid 这一步，直接使用一个普通的范围，而且它会输出一个函数供你后续使用，而不是当场进行插值（注意我对 x 和 y 的定义可能有小错误，我对 arange 不是很熟悉）：

x = arange(1, img.shape[0]+1)
y = arange(1, img.shape[1]+1)
f = interpolation.interp2d(x, y, img.T)

然后当你想进行插值时：

gt = f(xi, yi)