問題タブ [spatial-interpolation]

私は、3D の「ボリューム」上で物を丸で囲んだり囲んだりできるツールを開発しています。「スライス」1 と 3 にラベルを付け、その情報からスライス 2 を「埋める」ことで時間を節約したいと考えています。

2 つの簡単な解決策は次のとおりです。

これらは問題なく高速ですが、形状を2つの間のある種の平均/補間にすることで、よりインテリジェントなことをしたいと思います。シー レベルの飛行機と空中の台地を結ぶ崖の面を見つけようとしていると想像できます。

例: この 3D マトリックスのスライス 2 ～ 4 を埋めます。( を使用して作成montage)

まったく新しいアイデアを自由に思いつくことができます。以下、ここまでの感想を書きます。

私が考えたいくつかのことは、回答者であるあなたを助けるかもしれませんが、私はうまく使うことができませんでした.
- 各画像に対して bwperim を実行できます。
- 画像の「平均化」(または加重平均) を試みることができます。

私がこれまでに得た最高のもの：

画像を追加します。オーバーラップと 2 つの境界を与えます:
- 内側の境界 (内側は間違いなく 1 になります)
- 外側の境界 (内側は疑わしい)。
この疑わしい領域のマスクである >0 AND <2 の領域をマスクすることもできます。
2 つの周囲の画像でa を実行し、次のようbwdistにマスクします。

ただし、ここから先はわかりません。その領域に沿って「最大」の等高線をとった線は機能しますが、それを確実に行う方法がわかりません。

私のアイデアや他のアイデアを修正するためのアイデアは大歓迎です!

ありがとう。

通常のグリッド ファッションに配置された同一のオブジェクトのセットを含む画像があります。これらのオブジェクトの数は不明です。

そのオブジェクトのセットの境界矩形を非常に正確な方法で見つけて、それらによって与えられたグリッドを生成する必要があります。パターン マッチ技術を使用して、画像内のこれらのオブジェクトの多く (すべてではないことが多い) を見つけることができるので、コーナーの座標も正確に取得できます。

したがって、欠けているものがランダムに分布しているコーナー座標の数 (たとえば、95%) が与えられた場合、グリッドを「補間」する必要があります。

行と列による線形回帰を考えていますが、グリッドを回転させるとかなり洗練されたものになりそうです。

私の問題に適した特定の/より一般的なグリッド検索アルゴリズムはありますか?

ご清聴ありがとうございました。

画像の不良ピクセルをブール配列でマークします。悪いピクセルの値は True で、良いピクセルの値は False です。私はこのルーチンをさまざまな画像に使用しますが、同じ寸法のものはありません。私が使用するコードは次のとおりです。

ここで、x と y は固有軸の次元を持ちます。いくつかの画像ではそれがうまくいきますが、他の画像では次のようになります:

interpolate.interp2d も試しましたが、正方配列が必要です。解決策は何ですか？

Python での 2D 輪郭作成のための高次補間法 (Catmull-Rom スプライン、3 次補間など) を知っている人はいますか?

Skimage、Matplotlib、および OpenCV はそれぞれ関数 measure.find_contours()、contours()、および findContours() を提供しますが、すべて線形補間 (マーチング スクエアとも呼ばれます) に基づいています。Python でより精度の高いものを調べています。 、 好ましい。任意のポインタをいただければ幸いです。

https://www.dropbox.com/s/orgr2yqhbbk2xnr/test.PNG

上の画像では、f(x,y)=x^3+y^3 のスカラー フィールドから等値 25 を抽出しようとしています。線形補間で与えられた 6 つの赤い点よりも精度の高い 6 つの点を探しています。

salam MATLAB での値の割り当てに関して問題があります。私は 5x5 の画像を持っています。私は delaunay 三角測量で表面近似を使用してそのサイズを 2 だけ増やしたいと思っています 補間に 2 変数多項式を使用しました。三角形ごとに 9 つの定数が計算されました。新しいグリッドを定義し、グリッド ポイントの位置を見つける必要があります。三角測量では、新しい座標のピクセル値の計算にこれらの定数を使用しますが、非整数座標で計算されたピクセル値を新しい画像に割り当てることはできません

さまざまな場所 (X1、X2、...) での温度データの毎日の平均値があり、それらをマップに補間したいと考えています。次のようなフォーマットされた Excel シートからロードして、長いフォーマットのデータ オブジェクトを作成しました。

場所 X1、X2、... の緯度経度についても同じです。

それらを長い形式にマージしました：

と

spplot を使用して、それらを正しい場所にプロットすることができます。また、国境も使用できます。

1 日間の観測に IDW を使用したいのですが、見つけたパッケージ (gstat など) の idw メソッドには、他の「グリッド化された」データ オブジェクトが必要です。そのようなメソッドで補間するために、そのようなデータ オブジェクトを作成するにはどうすればよいですか?

次のように構造化されたデータがあります。

R の automap パッケージのautoKrige()関数を使用して、次のコードを使用して定義したグリッドの補間値を生成しています。

補間するために、次のコードを使用しています。

そのコードはうまくいくようです。over()ここで、sp パッケージの関数を使用して、補間されたグリッドの指定されたセルから予測を抽出したいと思います。私はこのコードを使用してこれを達成しようとしました:

しかし、このコードは NA 値でいっぱいの行列を生成しました。これは、またはではなく であるkr.grid$krige_outputために発生した可能性があります。SpatialPointsDataFrameSpatialPixelsDataFrameSpatialGridDataFrame

この問題に対処する方法について何か提案はありますか? または に変換kr.grid$krige_outputするのと同じくらい簡単です。残念ながら、その方法がわかりません。SpatialPixelsDataFrameSpatialGridDataFrame

2D マトリックスの「空の」ピクセルのデータを補間するのに苦労しています。基本的に、Inverse Distance Weighting、Kriging、Bicubic などの補間手法を理解しています (ただし、深くは理解していません)。開始点が正確にはわかりません (問題のステートメントまたは Python のケースのいずれか)。

問題の定義: 各ピクセルが特定の測定値を表す MxN マトリックス (通常のグリッド) があります (下の図と、この図で使用されているデータは こちら)。青いピクセルとして持っている既存のデータを使用して、「疑問符スペース」(同じサイズで空のピクセルで構成される空白) 領域のデータを補間したかったのです。

私の質問：

1) このデータを補間するにはどうすればよいですか。それを明確に理解するために、簡単な例（3x3マトリックスなど）を教えてもらえますか？

2) Python 環境でソリューションに向けた手順を実行する方法を教えてもらえますか?

3) Python を使用して精度の意味で内挿法を比較するにはどうすればよいですか?

4) データの密度に応じて異なる補間を使用することは良い考えだと思いますか?

あなたの答えと提案に感謝します。