Scipy 中的二维插值问题

在我的应用程序中，数据数据在扭曲的网格上采样，我想将其重新采样到非扭曲的网格。为了测试这一点，我编写了这个程序，其中包含示例性变形和一个简单的函数作为数据：

from __future__ import division

import numpy as np
import scipy.interpolate as intp
import pylab as plt

# Defining some variables:

quadratic = -3/128
linear = 1/16
pn = np.poly1d([quadratic, linear,0])

pixels_x = 50
pixels_y = 30
frame = np.zeros((pixels_x,pixels_y))

x_width= np.concatenate((np.linspace(8,7.8,57) , np.linspace(7.8,8,pixels_y-57)))

def data(x,y):
    z = y*(np.exp(-(x-5)**2/3) + np.exp(-(x)**2/5) + np.exp(-(x+5)**2))
    return(z)

# Generating grid coordinates

yt = np.arange(380,380+pixels_y*4,4)
xt = np.linspace(-7.8,7.8,pixels_x)
X, Y = np.meshgrid(xt,yt)
Y=Y.T
X=X.T

Y_m = np.zeros((pixels_x,pixels_y))
X_m = np.zeros((pixels_x,pixels_y))

# generating distorted grid coordinates:    

for i in range(pixels_y):
    Y_m[:,i] = Y[:,i] - pn(xt)
    X_m[:,i] = np.linspace(-x_width[i],x_width[i],pixels_x)


# Sample data:
for i in range(pixels_y):
    for j in range(pixels_x):
        frame[j,i] = data(X_m[j,i],Y_m[j,i])


Y_m = Y_m.flatten()
X_m = X_m.flatten()
frame = frame.flatten()
##
Y = Y.flatten()
X = X.flatten()
ipf = intp.interp2d(X_m,Y_m,frame)
interpolated_frame = ipf(xt,yt)

此时，我不禁要问：

1. 该代码有效，但我收到以下警告：

   警告：无法添加更多结，因为 B 样条系数的数量 已经超过了数据点的数量m。可能的原因：要么 s 或 m 太小。 (fp>s) kx,ky=1,1 nx,ny=54,31 m=1500 fp=0.000006 s=0.000000

另外，出现了一些插值伪影，我认为它们与警告有关 - 你们知道我做错了什么吗？

1. 对于我的实际应用程序，框架需要大约 500*100，但是在执行此操作时，我收到 MemoryError - 除了将框架分成几个部分之外，我还能做些什么来帮助解决这个问题吗？

Thanks!

这个问题很可能与使用有关bisplrep and bisplev within interp2d. The docs http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.interp2d.html#scipy.interpolate.interp2d提到他们使用平滑因子s=0.0然后bisplrep and bisplev如果有更多的控制权，应该直接使用s是需要的。相关的docs http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.bisplrep.html#scipy.interpolate.bisplrep提到这一点s应该在之间找到(m-sqrt(2*m),m+sqrt(2*m)) where m是用于构造样条线的点数。我遇到了类似的问题，使用时发现解决了bisplrep and bisplev直接，在哪里s只是可选的。