Matlab Interp2 Funktionsverhalten anders verglichen mit OpenCV Remap

Question

Ich versuche, nach einer äquivalenten OpenCV-Funktion für interp2 zu suchen, und ich beziehe mich auf dieses Plakat, um Remap-Funktion in OpenCV zu verwenden.

cv::remap (in opencv) and interp2 (matlab)

jedoch erkannte ich, dass es einen signifikanten Unterschied der Ausgabe zwischen diesen beiden Funktionen ist. Hier ist mein Matlab-Code

U = [0.1 0.1 0.1; 0.2 0.2 0.2; 0.3 0.3 0.3]; 
X = [0 0 0; 0.5 0.5 0.5; 1 1 1]; 
Y = [0 0.5 1;0 0.5 1;0 0.5 1]; 
V = interp2(U,X,Y,'linear',NaN) 

ich die Ausgabe V Matrix als

NaN  NaN  NaN 
    NaN  NaN  NaN 
    NaN  NaN 0.1000 

bekommen Dies ist mein OpenCV Code

#include "highgui.h" 
#include "cv.h" 
using namespace cv; 
using namespace std; 

int main(int argc, char** argv) 
{ 
    //generate flowmap model 
    CvFileStorage* fx = cvOpenFileStorage("result.txt", 0, CV_STORAGE_WRITE);//ask storage for save file 
    Mat xmesh = cvCreateMat(3, 3, 5); 
    Mat ymesh = cvCreateMat(3, 3, 5); 

    for (int i = 0; i < xmesh.rows; i++) 
     for (int j = 0; j < xmesh.cols; j++) 
     { 
      xmesh.at<float>(i, j) = i*0.5; 
      ymesh.at<float>(i, j) = j*0.5; 
     } 

    //generate optical flow folder 
    Mat u = cvCreateMat(3, 3, 5); 

    for (int i = 0; i <u.rows; i++) 
     for (int j = 0; j < u.cols; j++) 
     { 
      u.at<float>(i, j) = (i + 1)*0.1; 
     } 
    Mat v = Mat::zeros(u.size(), u.type()); 

    remap(u, v, xmesh, ymesh, INTER_LINEAR, 0, cvScalarAll(0)); 

    //convert mat to Iplimage 
    IplImage* xmesh_a = cvCloneImage(&(IplImage)xmesh); 
    IplImage* ymesh_a = cvCloneImage(&(IplImage)ymesh); 
    IplImage* u_a = cvCloneImage(&(IplImage)u); 
    IplImage* v_a = cvCloneImage(&(IplImage)v); 

    //save end to txt 
    cvWrite(fx, "xmesh", xmesh_a, cvAttrList()); 
    cvWrite(fx, "ymesh", ymesh_a, cvAttrList()); 
    cvWrite(fx, "u", u_a, cvAttrList()); 
    cvWrite(fx, "v", v_a, cvAttrList()); 
    cvReleaseFileStorage(&fx); 

    waitKey(); 

} 

Der Ausgang V Matrix I erhalten ist

1.00000001e-001, 1.50000006e-001, 2.00000003e-001, 
1.00000001e-001, 1.50000006e-001, 2.00000003e-001, 
1.00000001e-001, 1.50000006e-001, 2.00000003e-001 

Jede Hilfe wird geschätzt. Vielen Dank!

Answer 1

Der Unterschied in den Ergebnissen bezieht sich auf Unterschiede in der Indizierung zwischen C++ und MATLAB, die 0-basiert bzw. 1-basiert sind.

interp2(U,X,Y,'linear',NaN) ist das gleiche wie interp2(1:3,1:3,U,X,Y,'linear',NaN) es zu interp2(0:2,0:2,U,X,Y,'linear',NaN) ändern, erhalten Sie das gleiche Ergebnis wie OpenCV.

Wenn Sie remap führen wollen das gleiche sein wie die von interp2 Sie den xmesh und ymesh ein Schritt nan Werte erzeugen zurück und der Suche nach negativen Standorten verschieben können.

#include <cmath> 
//... 
//... 
for (int i = 0; i < xmesh.rows; i++) 
    for (int j = 0; j < xmesh.cols; j++) 
    { 
     xmesh.at<float>(i, j) = i*0.5-1; 
     ymesh.at<float>(i, j) = j*0.5-1; 
    } 
//... 
//... 
remap(u, v, xmesh, ymesh, INTER_LINEAR, 0, cvScalarAll(NAN)); 

Ergebnis:

nan nan nan 
nan nan nan 
nan nan 0.1