使用最近邻插值调整 1 通道 numpy（图像）数组的大小

Question

我得到一个形状为 388x388x1 的单通道 numpy 数组，其值在 1-150 范围内作为 ML 推理的输出。我需要使用最近邻插值将数组的大小调整为 5000x4000x1 的形状。

目前我正在使用 PIL 调整大小。它可以工作，但是为此必须导入 PIL 感觉太复杂了。

output = np.random.randint(150, size=(388, 388))
width, height = 4000, 5000

pilImage = Image.fromarray(pred.astype(np.uint8))
pilImageResized = pilImage.resize((width, height), Image.NEAREST)

resizedOutput = np.array(pilImageResized).astype(np.uint8)

有没有更简单的方法可以在 numpy 中实现我想要的？（不使用 cv2.resize、scipy.interpolate 或 PIL）

Answer 1

您可以通过构建将每个输出位置映射到其输入源的索引数组来非常简单地进行 NN 插值。您必须 define/assume 做一些有意义的事情。例如，我假设您想要将每个输出行的左边缘与输入行的左边缘相匹配，将像素视为表面元素，而不是点源。在后一种情况下，我会改为匹配中心，导致边缘区域出现轻微截断。

一种简单的方法是引入一个坐标系，其中整数位置指向输入像素的中心。这意味着图像实际上在每个轴上从 -0.5px 到 (N - 0.5)px。这也意味着舍入输出像素的中心会自动将它们映射到最近的输入像素：

这将使每个输入像素在输出中具有近似相等的表示，直到四舍五入：

in_img = np.random.randint(150, size=(388, 388, 1), dtype=np.uint8) + 1
in_height, in_width, *_ = in_img.shape

out_width, out_height = 4000, 5000

ratio_width = in_width / out_width
ratio_height = in_height / out_height

rows = np.round(np.linspace(0.5 * (ratio_height - 1), in_height - 0.5 * (ratio_height + 1), num=out_height)).astype(int)[:, None]
cols = np.round(np.linspace(0.5 * (ratio_width - 1), in_width - 0.5 * (ratio_width + 1), num=out_width)).astype(int)

out_img = in_img[rows, cols]

就是这样。不需要复杂的函数，并且输出保证保留输入的类型，因为它只是一个花哨的索引操作。

您可以简化代码并将其打包以供将来重用：

def nn_resample(img, shape):
    def per_axis(in_sz, out_sz):
        ratio = 0.5 * in_sz / out_sz
        return np.round(np.linspace(ratio - 0.5, in_sz - ratio - 0.5, num=out_sz)).astype(int)

    return img[per_axis(img.shape[0], shape[0])[:, None],
               per_axis(img.shape[1], shape[1])]

使用最近邻插值调整 1 通道 numpy（图像）数组的大小

Resize 1-channel numpy (image) array with nearest neighbour interpolation

python

numpy

nearest-neighbor

scipy

python-imaging-library