python画二维矩阵图_用Python实现根据角4点进行矩阵二维插值并画出伪彩色图

哈哈，题目取得这么绕，其实就是自己写了一个很渣的类似图像放大的算法。已知矩阵四周的4点，扩展成更大的矩阵，中间的元素值均匀插入，例如：

矩阵：

1 2

3 4

扩展成3x3的：

1 1.5 2

2 2.5 3

3 3.5 4

不说废话，直接上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

蒋方正二维插值算法。

"""

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from numpy import *

# 一维插值

def yiweichazhi(inputmat):

i = 0

for _ in inputmat:

inputmat[i] = inputmat[0] + (inputmat[-1] - inputmat[0]) * i / (len(inputmat) - 1)

i = i + 1

return inputmat

# 画伪彩色图

def 伪彩色图(zz):

Row = zz.shape[0]

Col = zz.shape[1]

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0, 10, Col), np.linspace(0, 10, Row)) # 图像xy范围和插值

cmap = matplotlib.cm.jet # 指定colormap

plt.imshow(zz, origin='lower', extent=[xx.min(), xx.max(), yy.min(), yy.max()], cmap=cmap) # 伪彩色图

plt.show()

# 由角4点扩展为插值大矩阵

def 蒋方正插值(a):

# 扩张矩阵 10x10

pointRow = 100 # 插值点数-行

pointCol = 100 # 插值点数-行

aa = np.zeros([pointRow, pointCol], dtype=float)

# 四周点直接赋值

aa[0][0] = a[0][0]

aa[0][-1] = a[0][1]

aa[-1][0] = a[1][0]

aa[-1][-1] = a[1][1]

# 四周先插值

aa[0] = yiweichazhi(aa[0])

aa[-1] = yiweichazhi(aa[-1])

aa[:, 0] = yiweichazhi(aa[:, 0])

aa[:, -1] = yiweichazhi(aa[:, -1])

# 全部插值

for i in range(len(aa)):

aa[i] = yiweichazhi(aa[i])

i = i + 1

return aa

# 未插值前4点矩阵

a = np.array([

[1, 2],

[3, 4]

], dtype=float)

aa = 蒋方正插值(a)

# 打印aa

print(aa, "\n")

# 画图

伪彩色图(aa)