如何对代表图像的NumPy数组进行重采样

为了对代表图像的NumPy数组进行重采样，我们可以使用SciPy库中的interp函数。interp函数通过线性或立方体插值来改变数组的大小，并返回一组新的数组。

以下是重采样图像的完整攻略：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import scipy.interpolate as interp

2. 创建一个代表图像的numpy数组

img = np.random.rand(100, 100)

3. 确定目标图像的大小

new_size = (200, 200)

4. 计算新数组中的坐标

x = np.linspace(0, img.shape[0]-1, new_size[0])
y = np.linspace(0, img.shape[1]-1, new_size[1])

5. 创建插值函数

f = interp.interp2d(np.arange(img.shape[0]), np.arange(img.shape[1]), img, kind='cubic')

6. 调用插值函数生成新的图像数组

new_img = f(x, y).T

在上述代码中，我们使用了cubic插值来确保重采样后的图像质量更高。我们还使用T属性将插值后的图像数组转置，使其与原始图像数组方向相同。

以下是另一个重采样的示例攻略，该示例演示了如何将一维数组代表的折线进行重采样。

1. 导入必要的库

import numpy as np
import scipy.interpolate as interp
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建一个代表折线的一维numpy数组

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

3. 确定目标折线的大小

new_size = 200

4. 计算新数组中的坐标

x_new = np.linspace(0, 2*np.pi, new_size)

5. 创建插值函数

f = interp.interp1d(x, y, kind='cubic')

6. 调用插值函数生成新的折线数组

y_new = f(x_new)

7. 绘制原始折线及重采样后的折线

plt.plot(x, y, 'o', label='Original')
plt.plot(x_new, y_new, '-', label='Resampled')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们使用interp1d函数来创建插值函数，并得到新的一维数组，即重采样后的折线。我们使用cubic插值来确保新折线的平滑性，并使用plot函数将原始折线和重采样后的折线绘制到同一张图上。