用于扩展图像的 Python 函数(NumPy 数组)

Question

假设我有一个 3x3 的灰度图像，由下面的 numpy 数组表示。

我想增加图像的大小和分辨率，类似于普通图片编辑软件中的调整大小功能，但我不希望它改变任何像素值，只是为了扩大它们。

有没有Python函数可以做下面的转换？

[0,0,0]
[0,1,0]
[0,0,0]

---->

[0,0,0,0,0,0]
[0,0,0,0,0,0]
[0,0,1,1,0,0]
[0,0,1,1,0,0]
[0,0,0,0,0,0]
[0,0,0,0,0,0]

Answer 1

你可以使用 np.repeat沿 3x3 img 数组的两个轴:

>>> img.repeat(2, axis=0).repeat(2, axis=1)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0]])

另一种方法是计算Kronecker product img 和一个由适当形状填充的数组:

>>> np.kron(img, np.ones((2,2)))
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

这是 np.kron 文档的链接:

因此在上面的示例中，img 中的每个值 x 都乘以一个 2x2 的数组，以创建一个 2x2 的 x 数组值。这些新的 2x2 数组构成了返回的数组。

但是，这种乘法可能比简单的重复要慢。