当我需要用Python内插数据时,我通常使用C中数值食谱中的双线性和双三次例程的实现(W.H. Press,1992)。主要的原因是我没有得到我所期望的。由于我现在需要更多的灵活性(例如不规则网格),所以我想使用griddata函数。
下面的脚本可以说明我的问题:
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
from interp import * # My own interpolation functions (from Press. 1992)
# Create test
我使用OpenGL即时模式做了一个模糊动作,基本上它涉及到将屏幕保存到纹理,然后将混合纹理呈现回(让我们跳过细节),如下所示:
glBegin(GL_QUADS);
glColor4f(1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f);
glTexCoord2f(0.0f, 1.0f); glVertex2f(0, 0); // Bottom Left Of The Texture and Quad
glTexCoord2f(1.0f, 1.0f); glVertex2f(800, 0); // Bottom Right Of The Text
我有八个不同的视频。我正试着在一个分裂的窗口里展示这些视频。我的视频质量是720便士。但我需要小框架。当我用p = convert_to_Qt_format.scaled(256, 450, Qt.KeepAspectRatio)将视频调整为256x450时,我无法获得良好的视频质量。我怎么才能把尺寸调整成一个好的品质。你对我有什么建议?
@pyqtSlot(list)
def update_image(self, cv_img = []):
"""Updates the image_label with a new opencv image
我希望你能帮我解决我已经有一段时间了的问题。我需要为MaxEnt创建一个偏向文件,我已经使用了本教程:,并将其修改为我自己的情况。但是我现在被困住了..。
我需要使用kde2d函数来创建一个2d内核密度估计,然后将其转换为光栅。但是,创建的光栅对于x和y有不同的分辨率,这是一个问题,因为我必须在不接受不相等x和y分辨率的MaxEnt中使用它。
我就是这样做的:
biasraster <- raster("file.tif") #load raster with all the occurrences
presences <-which(values(biasra
我正在尝试理解如何使用Pytorch的网格示例函数。我知道我们传入了一个B*通道*H*W和一个UV像素的流场B*H*W*2
但它似乎不起作用。
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import time
import cv2
rgbimg = np.ones((100,100,3)).astype(np.float32)*0.5
rgbimg[0:50,0:50,:] = 0
rgbi