矩阵数组到多维RGB图像数组并使用imresize来重塑图像

如何解决矩阵数组到多维RGB图像数组并使用imresize来重塑图像

我正在使用 Octave 5.2 并且可以使用 meshgrid 和 reshape 从一组 RGB 值创建一个 640 x 480 x 3 的图像，但有没有更好的方法这样做？ （代码在下面）我尝试使用 cat 和 imresize with nearest 但数组是 640x480 而不是 640x480x3 并且由于数组不是 640x480x3 格式，它会创建黑色方块可以解决这个问题以获得彩色条形图像吗？。

f(:,:,1)=[255;0;0;0;0];
f(:,2)=[0;255;0;0;255];
f(:,3)=[0;0;255;0;2];

num_of_colors=numel(f(:,1));
img_resize_height=640
img_resize_height_tmp=round(img_resize_height/num_of_colors); %create the height wanted

%1) create size of array wanted 
[r_im_tmp_x r_im_tmp_y]=meshgrid((f(:,1)),1:img_resize_height_tmp)
[g_im_tmp_x g_im_tmp_y]=meshgrid((f(:,2)),1:img_resize_height_tmp);
[b_im_tmp_x b_im_tmp_y]=meshgrid((f(:,3)),1:img_resize_height_tmp);

%2) reshape grid to evenly space out colors (in one column)
r_resize_tmp=reshape(r_im_tmp_x,[1,numel(r_im_tmp_x)])';
g_resize_tmp=reshape(g_im_tmp_x,numel(g_im_tmp_x)])';
b_resize_tmp=reshape(b_im_tmp_x,numel(b_im_tmp_x)])';

%3 make array size wanted 480
img_resize_len=480;
r_resize_tmp2=repmat(r_resize_tmp,([1,img_resize_len]));
g_resize_tmp2=repmat(g_resize_tmp,img_resize_len]));
b_resize_tmp2=repmat(b_resize_tmp,img_resize_len]));

img_resize_rgb(:,1)=r_resize_tmp2;
img_resize_rgb(:,2)=g_resize_tmp2;
img_resize_rgb(:,3)=b_resize_tmp2;

figure(1);
imshow(img_resize_rgb);

它创建的图像正确似乎有一种更简单/更好的编码方式。

我尝试使用 imresize 命令来做同样的事情来改进代码。 （见下面的代码）。

pkg load image

f(:,3)=[0;0;255;0;2];

height_wanted=640;
width_wanted=480;

repmat_rgb=cat(2,f,f); %add another column to array to get imresize to work
reshaped_output = imresize(repmat_rgb,[height_wanted,width_wanted],'nearest'); %reshape swatch to large output
imshow(reshaped_output);

创建的图像不正确和黑白（很可能是由于阵列是 640x480 而不是 640x480x3（我该如何解决这个问题？）

解决方法

它看起来像是 Octave 图像包的 imresize 实现中的一个错误（在 MATLAB 中代码正在运行）。

当imresize的输入是RGB（3D矩阵）时，输出也应该是RGB（3D矩阵）。
在您的示例中，输出是灰度（2D 矩阵而不是 3D 矩阵）。
这是 imresize 实现中的一个错误！

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该功能是“开源的”，我们可以使用调试器对其进行调试。
逐步执行代码（步入 imresize）让我们得到以下代码：

  elseif (strcmpi (method,"nearest") && all ([int_row_scale int_col_scale]))
    ## we are matlab incompatible here on purpose. We can the stuff here in 2
    ## ways. With interp2 or by clever indexing. Indexing is much much faster
    ## than interp2 but they return different results (the way we are doing it
    ## at least). Matlab does the same as we are doing if the both columns and
    ## rows go the same direction but if they increase one and decrease the
    ## other,then they return the same as if we were using interp2. We are
    ## smarter and use indexing even in that case but then the results differ
    if (int_row_scale == 1)
      row_idx = (1:rows (im))(ones (1,scale_rows),:);
    elseif (int_row_scale == -1)
      row_idx = ceil (linspace (floor (1/(scale_rows * 2)) + 1,inRows,outRows));
    endif
    if (int_col_scale == 1)
      col_idx = (1:columns (im))(ones (scale_cols,1),:);
    elseif (int_col_scale == -1)
      col_idx = ceil (linspace (floor (1/(scale_cols * 2)) + 1,inCols,outCols));
    endif
    im = im(row_idx,col_idx);

错误在上部分的最后一行。

应该是：

im = im(row_idx,col_idx);

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如果您不想编辑“image package”代码，您可以使用以下解决方法：
调整每个颜色通道的大小并连接调整大小的通道。

将 im = im(row_idx,col_idx,:); 替换为：

reshaped_output = imresize(repmat_rgb,[height_wanted,width_wanted],'nearest');

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注意：
out_r = imresize(repmat_rgb(:,:,'nearest'); out_g = imresize(repmat_rgb(:,2),'nearest'); out_b = imresize(repmat_rgb(:,3),'nearest'); reshaped_output = cat(3,out_r,out_g,out_b); 的类是 f，取值范围应该是 [0,1]。
使用 double 时，所有高于 1 的值都被剪裁为 1。

您可以将 imshow 初始化为：

f

或投射到f(:,1)=[1;0;0;0;0]; f(:,2)=[0;1;0;0;1]; f(:,3)=[0;0;1;0;1]; ：

uint8