EDIT: Пол решил это ниже. Спасибо!
Я пытаюсь переделать (масштабировать) матрицу 3x3 до 5x5, заполняя промежуточные точки интерполяцией .interp2d или интерполировать .RectBivariateSpline(или что-то работает).
Если есть простая, существующая функция для этого, я бы хотел ее использовать, но я еще не нашел ее. Например, функция, которая будет работать следующим образом:
# upscale 2x2 to 4x4
matrixSmall = ([[-1,8],[3,5]])
matrixBig = matrixSmall.resample(4,4,cubic)
Итак, если я начинаю с матрицы 3x3/array:
0,-2,0
-2,11,-2
0,-2,0
Я хочу вычислить новую матрицу 5x5 ( "I" означает интерполированное значение):
0, I[1,0], -2, I[3,0], 0
I[0,1], I[1,1], I[2,1], I[3,1], I[4,1]
-2, I[1,2], 11, I[3,2], -2
I[0,3], I[1,3], I[2,3], I[3,3], I[4,3]
0, I[1,4], -2, I[3,4], 0
Я искал и читал и пробовал различный тестовый код, но я не совсем понял правильный синтаксис для того, что я пытаюсь сделать. Я также не уверен, что мне нужно использовать meshgrid, mgrid или linspace в определенных строках.
EDIT: исправлено и работает Благодаря Paul
import numpy, scipy
from scipy import interpolate
kernelIn = numpy.array([[0,-2,0],
[-2,11,-2],
[0,-2,0]])
inKSize = len(kernelIn)
outKSize = 5
kernelOut = numpy.zeros((outKSize,outKSize),numpy.uint8)
x = numpy.array([0,1,2])
y = numpy.array([0,1,2])
z = kernelIn
xx = numpy.linspace(x.min(),x.max(),outKSize)
yy = numpy.linspace(y.min(),y.max(),outKSize)
newKernel = interpolate.RectBivariateSpline(x,y,z, kx=2,ky=2)
kernelOut = newKernel(xx,yy)
print kernelOut