python - 使用双线性插值查询图像使用 Pytorch 在小数坐标中查找 RGB 值

Question

我有一个大小为 (1,256,256,3) 的输入 T1，即批量大小为 1 的图像/网格。我有另一个大小为 (1, N, 2) 的张量 T2，即由坐标组成的张量，即 [ [10.5 , 200.787] ，[150.568，190.456]，……]。如何根据 T1 数据计算 T2 中坐标的函数值(使用双线性插值)？

感谢您的帮助

我已经使用tensorflow和函数“tf.contrib.resampler.resampler”测试了相同的功能

Answer 1

尝试 grid_sample:

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros')

给定输入和流场网格，使用输入值和网格中的像素位置计算输出。

对于每个输出位置输出[n, :, h, w]，大​​小为2的向量网格[n, h, w ]指定输入像素位置x和y，用于对输出值output[n, :, h, w]进行插值。 mode参数指定对输入像素进行采样的最接近或双线性插值方法。

坐标应在[-1, 1]范围内。这是因为像素位置已根据输入空间维度进行标准化。

sampler git example
pytorch documentation