风水approximate_surface未按预期工作

Question

我试图用b样条曲面近似一幅图像.风水库有一个名为"approximate_surface“的函数来实现这个功能。当我将它与一个平滑的函数(如f(x)=x^2 )生成的图像一起使用时，事情会像预期的那样工作。但是当我使用我的实际图像时，控制点似乎到处都是。B样条曲面与输入曲面完全不一样.为什么会这样呢？

我用一个小图像做了一个例子：

img = np.array([
 [   0. ,    0.  , 590.2 ,   0.   ,  0.   ,  0. ],
 [   0. , 1115.8 , 1704. , 1724.2 ,   0.  ,   0. ],
 [   0. , 1390.6 , 1810. , 1877.8 ,1309.4 ,   0. ],
 [   0. , 1274.  , 1735. , 1720.  ,1249.8 ,   0. ],
 [   0. , 1000.  , 1345. , 1345.  ,1168.  , 348.2],
 [   0. ,  734.  , 970.  ,1105.   ,895.8  ,  0. ],
 [   0. ,  627.  , 805.  , 928.8  ,  0.   ,  0. ],
 [   0. ,  394.  , 635.2 , 627.2  ,  0.   ,  0. ]])
plt.imshow(img)
plt.show()

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pts = []
h, w = img.shape
for i in range(h):
  for j in range(w):
    pts.append((float(i), float(j), float(img[i,j])))

surf = fitting.approximate_surface(pts,size_u=h,size_v=w,degree_u=1, degree_v=1)
ctrlpts = np.array(surf.ctrlpts)
print(ctrlpts[0:10])

我得到了输出

[[ 0.00000000e+00  0.00000000e+00  0.00000000e+00]
 [ 0.00000000e+00 -3.97922748e-01 -5.32705554e+02]
 [ 0.00000000e+00  2.72312015e+00  1.09167840e+03]
 [ 0.00000000e+00  4.07453113e+00 -3.98262686e+02]
 [ 0.00000000e+00  5.00000000e+00  0.00000000e+00]
 [ 5.97819029e+00  0.00000000e+00  0.00000000e+00]
 [ 5.97819029e+00 -3.97922748e-01 -1.16343388e+04]
 [ 5.97819029e+00  2.72312015e+00  1.93970077e+04]
 [ 5.97819029e+00  4.07453113e+00 -2.33379745e+04]
 [ 5.97819029e+00  5.00000000e+00  2.91199984e+03]]

策划：

vis_obj = vis.VisSurface(vis.VisConfig())
surf.vis = vis_obj
surf.render()

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您可以在colab中试用代码这里。

编辑：

最后，我使用了does "scipy.interpolate.bisplrep“，这确实和我预期的一样。

geomdl的维护人员似乎对当前开放的github问题没有反应。因此，如果你有同样的问题，我的建议是使用枕木功能。

Answer 1

我认为表面工作正常，但观众并没有明显地缩放。我刚刚重新运行了这段代码，将z方向缩放到1000倍，这看起来是明智的。

import numpy as np
from geomdl import fitting
from geomdl.visualization import VisMPL as vis

img = np.array([
 [   0. ,    0.  , 590.2 ,   0.   ,  0.   ,  0. ],
 [   0. , 1115.8 , 1704. , 1724.2 ,   0.  ,   0. ],
 [   0. , 1390.6 , 1810. , 1877.8 ,1309.4 ,   0. ],
 [   0. , 1274.  , 1735. , 1720.  ,1249.8 ,   0. ],
 [   0. , 1000.  , 1345. , 1345.  ,1168.  , 348.2],
 [   0. ,  734.  , 970.  ,1105.   ,895.8  ,  0. ],
 [   0. ,  627.  , 805.  , 928.8  ,  0.   ,  0. ],
 [   0. ,  394.  , 635.2 , 627.2  ,  0.   ,  0. ]])

pts = []
h, w = img.shape
for i in range(h):
  for j in range(w):
    pts.append((float(i), float(j), float(img[i,j] / 1000)))

surf = fitting.approximate_surface(pts,size_u=h,size_v=w,degree_u=1, degree_v=1)

vis_obj = vis.VisSurface()
surf.vis = vis_obj
surf.render()

生产：

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