使用map_coordinates放大图像

Question

我的任务是创建具有相同形状的图像的低分辨率版本，方法是随机减少图像的形状(以丢失数据)并将其扩展回来。但是，我不能使用任何'resize‘方法，比如在scikit/opencv中。并且只允许使用scipy.ndimage.zoom和map_coordinates。

我已经设法做到了以下几点：(im是一个灰度图像)

factor = np.random.uniform(0.25, 1)
zoomed_im = ndimage.zoom(im, zoom)
height_range = np.arange(0, im.shape[0])
width_range = np.arange(0, im.shape[1])
col, row = np.meshgrid(width_range, height_range)
zoom_out = map_coordinates(input=zoomed_in, coordinates=[row, col])

然而，我得到了相同的放大图像，其余的像素被添加为黑色。我知道这是因为map_coordinates的默认参数是：

mode='constant'
cval = 0.0

如何使用插值将图像重新放大到相同的原始形状？

Answer 1

您可以在np.arange()中使用不同的步长：

factor = np.random.uniform(0.25, 1)
zoomed_im = ndimage.zoom(im, factor)
height_range = np.arange(0, im.shape[0]*factor, step=factor)
width_range = np.arange(0, im.shape[1]*factor, step=factor)