用Python实现根据角4点进行矩阵二维插值并画出伪彩色图

　　哈哈，题目取得这么绕，其实就是自己写了一个很渣的类似图像放大的算法。已知矩阵四周的4点，扩展成更大的矩阵，中间的元素值均匀插入，例如：

　　矩阵：

1  2

3  4

　　扩展成3x3的：

1  1.5  2

2  2.5  3

3  3.5  4

　　不说废话，直接上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
""" 
蒋方正二维插值算法。 
"""
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy import *


# 一维插值
def yiweichazhi(inputmat):
    i = 0
    for _ in inputmat:
        inputmat[i] = inputmat[0] + (inputmat[-1] - inputmat[0]) * i / (len(inputmat) - 1)
        i = i + 1
    return inputmat


# 画伪彩色图
def 伪彩色图(zz):
    Row = zz.shape[0]
    Col = zz.shape[1]
    xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0, 10, Col), np.linspace(0, 10, Row))  # 图像xy范围和插值
    cmap = matplotlib.cm.jet  # 指定colormap
    plt.imshow(zz, origin='lower', extent=[xx.min(), xx.max(), yy.min(), yy.max()], cmap=cmap)  # 伪彩色图
    plt.show()


# 由角4点扩展为插值大矩阵
def 蒋方正插值(a):
    # 扩张矩阵 10x10
    pointRow = 100  # 插值点数-行
    pointCol = 100  # 插值点数-行
    aa = np.zeros([pointRow, pointCol], dtype=float)
    # 四周点直接赋值
    aa[0][0] = a[0][0]
    aa[0][-1] = a[0][1]
    aa[-1][0] = a[1][0]
    aa[-1][-1] = a[1][1]
    # 四周先插值
    aa[0] = yiweichazhi(aa[0])
    aa[-1] = yiweichazhi(aa[-1])
    aa[:, 0] = yiweichazhi(aa[:, 0])
    aa[:, -1] = yiweichazhi(aa[:, -1])
    # 全部插值
    for i in range(len(aa)):
        aa[i] = yiweichazhi(aa[i])
        i = i + 1
    return aa


# 未插值前4点矩阵
a = np.array([
    [1, 2],
    [3, 4]
], dtype=float)

aa = 蒋方正插值(a)

# 打印aa
print(aa, "
")
# 画图
伪彩色图(aa)