以与 scipy.misc.imresize 或 tf.image.resize 相同的方式调整具有 K 最近邻的 float32 数组的大小
Resize float32 array with K-nearest neighbour in the same way as scipy.misc.imresize or tf.image.resize
我将使用与 pix2pix 大部分相同的特征来创建网络：https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow。
我的调整是我不会使用图像，而是使用具有 float32 值的矩阵。这引入了很多问题，需要重写的地方也很多。大多数代码都可以很容易地重写，但我遇到了一个问题。
网络有一个可分离的卷积层，其中使用 tf.image.resize 调整图像大小。此功能使用不同的调整大小方法，例如 K-Nearest Neighbors，我不想放弃该功能。 scipy.misc.imresize 和 tf.image.resize 都限制为 int 值，不支持任何高于 uint16 的值。如果我将数据转换为所述格式，我将失去精度。
有没有一种方法可以在支持 float32 的 numpy（或任何等效）中有效地创建它？
很抱歉没有介绍任何代码，但问题或多或少地解释了自己（我希望）。
尝试使用 scipy.ndimage.interpolation.zoom。这适用于浮点数图像。
使用方法如下：
图片=scipy.ndimage.interpolation.zoom(图片,0.5)
我将使用与 pix2pix 大部分相同的特征来创建网络：https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow。
我的调整是我不会使用图像，而是使用具有 float32 值的矩阵。这引入了很多问题，需要重写的地方也很多。大多数代码都可以很容易地重写，但我遇到了一个问题。
网络有一个可分离的卷积层，其中使用 tf.image.resize 调整图像大小。此功能使用不同的调整大小方法，例如 K-Nearest Neighbors，我不想放弃该功能。 scipy.misc.imresize 和 tf.image.resize 都限制为 int 值，不支持任何高于 uint16 的值。如果我将数据转换为所述格式，我将失去精度。
有没有一种方法可以在支持 float32 的 numpy（或任何等效）中有效地创建它？
很抱歉没有介绍任何代码，但问题或多或少地解释了自己（我希望）。
尝试使用 scipy.ndimage.interpolation.zoom。这适用于浮点数图像。 使用方法如下：
图片=scipy.ndimage.interpolation.zoom(图片,0.5)