我有一个一维的数字向量,它表示一个圆形对称物体的中心割线。向量本身在其中心元素周围是对称的。我想要在MATLAB中创建一个二维图像的原始对象,旋转的一维矢量围绕其中心元素。
我尝试了下面的代码(用一个虚拟的原始数字向量),但是从生成的2D图像中得到的中心裁剪与原始的1D向量不匹配,如果运行代码可以看到这一点。我会感谢任何帮助!
close all; clc
my1D_vector=[ zeros(1,20) ones(1,15) zeros(1,20)]; % original vector
len=length(my1D_vector);
img=zeros(len, l
我有与时间相关的数据,我想对其执行傅立叶变换。数据位于。问题是数据不是均匀分布的。为了解决这个问题,我尝试对数据进行插值,然后执行快速傅立叶变换。
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft, fftfreq, fftshift
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(min(times), max(times), len(times))
y = interp1d(times, data)(x)
yf
我得到的图像数据如下所示:
unsigned char* imageData = NULL;
GetImage(imageData);
imageData以原始BayerGR8格式返回:也就是说:
G R G R G R G R ...
B G B G B G B G ...
G R G R G R G R ...
...
其中每一个像素占据8位。
被抓取的图像是2752x2200 (像素)。
每当我设置一个位图,然后使用这些图像数据创建一个位图时,位图总是显示为空白。这是我的位图设置:
BITMAPFILEHEADER* bf = new BITMAPFILEHEADE
在python中对数据进行网格化后,我正在尝试使用不规则数据生成等值线图。当我试图得到一个像右边那样的等高线图时,我得到了像左边的图像一样的东西,我的图中没有任何空白(未绘制的空间?)
我最初使用下面的代码创建一个网格
def grid(x, y, z, resX=100, resY=100):
xi = linspace(min(x), max(x), resX)
yi = linspace(min(y), max(y), resY)
Z = griddata(x, y, z, xi, yi, interp='linear')
X, Y = mes
我已经能够成功地从x的线性值内插值到y的类似正弦值。
然而,我正在努力以另一种方式插值-从y的非线性值到x的线性值。
下面是一个玩具示例
import matplotlib.pylab as plt
from scipy import interpolate
#create 100 x values
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
#create 100 values of y where y= sin(x)
y=np.sin(x)
#learn function to map y from x
f = interpolate.interp1d(x, y
我已经实现了A*路径查找,通过多个路径点来决定一个精灵的路线。我这样做是因为A点到B点位置,但在多个路径点上遇到了问题,因为在速度较慢的设备上,当FPS减慢,而精灵从一个路径点经过时,我就失去了在适当位置切换方向的数学运算。
编辑:为了澄清我的路径查找代码在一个游戏线程中是分开的,这个onUpdate方法生活在一个像精灵一样的类中,这个类发生在用于精灵更新的UI线程中。更清楚的是,只有当对象阻塞地图时,路径才会更新,在任何给定的点上,当前路径都可能发生变化,但如果我没有弄错,这不应该影响算法的设计。我相信所有涉及的组件都设计得很好,而且是准确的,除了这篇文章:)
下面是一个场景:
public
使用RectBivariateSpline在2D图像(如下所示的原始数据)上进行插值,如果平滑度为0,则会得到插值,但如果将平滑度设置为非零值,即使是0.001,结果也只包含NaN值。我的“图像”是一个从0到14的1000x800的数字网格。
from scipy import interpolate
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
x=np.arange(img.shape[1])
y=np.arange(img.shape[0])
X, Y
我问了一个关于Bi线性变换的问题,并得到了这样的回答:
在您发布的页面中,有一个指向源代码的链接。中的双线性变换
这里的想法是找到一种形式的转换:
output_x = a * input_x + b * input_x * input_y + c * input_y + d
output_y = e * input_x + f * input_x * input_y + g * input_y + h
术语“双线性”来自这些方程中的每一个都是线性的,在任何一个输入坐标本身。我们想要解出a,b,c,d的正确值,假设你有一个参考矩形r1,r2,r3,r4,你想要映射到(0,0),(1,0),(
我试着用Numpy拉格朗日插值来插值一组有序对,我以前就这样做过。然而,这一次,我继续得到“零误差除法”,插值多项式得到无限系数。我知道,由于拉格朗日方法的内部工作,数据点不能重复,而且不重复。
这是我的代码和冒犯的有序对,以numpy矢量格式。代码:
x = out["x"].round(decimals=3)
x = np.array(x)
y = out["y"].round(decimals=3)
y = np.array(y)
print(x)
print(y)
pol = lagrange(x,y)
print(pol)
订购对:
[273.324
我试着在枕木里用内插。这是我的代码:
from Constants import LOWER_LAT, LOWER_LONG, UPPER_LAT, UPPER_LONG, GRID_RESOLUTION
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from cmath import sin
from scipy.signal.windows import cosine
from scipy import interpolate
from s
我正在尝试实现一些插值函数来绘制一些值,其中X值= Date.seconds,Y值= double。
我一直在研究使用Apache Commons Math库来实现这一点,我找到了一种方法,我想我也许可以使用
我想要理解的方法是:
public double linearInterp(double[] x, double[] y, double xi) {
// return linear interpolation of (x,y) on xi
LinearInterpolator li = new LinearInterpolator();
PolynomialSplin
我一直在用F#用和编写一个Perlin噪声发生器,直到算法的内插部分才成功。到目前为止,这是工作代码(您可能不需要阅读接下来的两个代码块,因为它们只是为了上下文,所以不要被吓跑):
// PerlinNoiseProvider3D.fs
open System
open System.Collections.Generic
open Axiom.Math
open Ops
// Instances return a pseudorandom noise value between -1 and 1. scale defines how far apart the grid points ar
我试图得到x,y,z点之间的高程值。使用scipy.interpolate.interp2d,如:
x = np.array((140.865, 140.863))
y = np.array((59.8817, 59.8814))
z = np.array((121, 127))
f = scipy.interpolate.interp2d(x,y,z, kind="linear")
z_new = f(140.864,59.58816)
我得到以下错误:
TypeError: m >= (kx+1)(ky+1) must hold
我还没有找到有关此类型错误的明确文档。
所以我有一个由x(按递增顺序)和相应的y值组成的数组。Numpy的interp函数接受X值,以及x和y数组。如何获得给定Y值的X的值??例如,如果y= 0,x=?
干杯!
代码:
j = (((1840/(2*pi))**0.5)*exp(phi)) - 1.0 #y axis, phi is a 1-D array
t = linspace(0, 40, 100) #x axis
a = interp(<x-value>,t,j) # this gives me the corresponding y value!
那么我应该怎么做才能得到给定y值的x值!
我一直在做一个微型混合器的模拟。我的模拟结果是数据点,表示空间中的坐标和属于该坐标的集中值。使用Matlab,我试图创建这些横截面的二维曲线图,其中曲线图的颜色表示一定的浓度。
我做了一些关于其他人如何绘制分散的数据图的研究。我得到了下面的代码片段,它几乎就是我想要的:
x_max=max(data(:,1)); %get max and min coordinates of datapoints
x_min=min(data(:,1));
y_max=max(data(:,2));
y_min=min(data(:,2));
figure(1);
%snap the datapoi