在C++中等效的Matlab griddata

Question

我正在尋找一個C++相當於Matlab的griddata函數或任何2D全局插值方法。

我有一個使用Eigen 3的C++代碼。我將有一個包含x，y和z值的特徵向量，以及兩個與Matlab中由Meshgrid產生的特徵向量等效的特徵向量。我想將矢量中的z值插入由Meshgrid等價物定義的網格點（它將延伸過原始點的外部一點，因此需要進行較小的外插）。

我並不太在意準確性 - 它不需要完美。然而，我不能接受NaN作爲解決方案 - 插值必須在網格上的任何位置進行計算，而不管數據間隙如何。換句話說，留在凸包內不是一種選擇。

我不想從頭開始寫插值，但如果有人想指向我相當好（和明確）的食譜，我會給它一個鏡頭。這不是寫的最可恨的事情（至少在算法意義上），但我不想重新發明輪子。

實際上，我擁有的是分散的地形位置，我希望定義一個名義上跟隨地形下方一定距離的直線網格，以供以後使用。一旦我有了節點，我就會很好。

我的研究至今：

這裏的問題問：MATLAB functions in C++產生了密切的答案，但遺憾的是該建議是不是免費的（SciMath）。

我已經嘗試瞭解通用映射工具中使用的插值函數，並獲得頭痛的獎勵。

我簡要介紹了網格算法庫（GrAL）。如果有人有評論，我將不勝感激。

Eigen有一個不受支持的插值軟件包，但它似乎只是曲線（不是曲面）。

編輯：VTK具有matplotlib功能。據推測，爲了顯示目的，必須在某處使用插值。有誰知道這是否可以訪問和使用？

謝謝。

Answer 1

這可能有點晚，但希望它可以幫助某人。方法1）Octave：如果你來自Matlab，有一種方法是直接將gnu Matlab clone Octave嵌入到C++程序中。我沒有太多經驗，但可以直接從cpp文件調用八度庫函數。

例如，看這裏。 http://www.gnu.org/software/octave/doc/interpreter/Standalone-Programs.html#Standalone-Programs

griddata包含在八度的幾何包中。方法2）PCL：他們這樣做的方式是使用點雲庫（http://www.pointclouds.org）和VoxelGrid。您可以根據需要設置x和y bin大小，然後設置一個非常大的z bin大小，從而爲每個x，y bin獲取一個z值。值得注意的是，x，y和z值是平均進入倉的點的質心，而不是倉中心（這也是爲什麼它適用於此）。所以你需要在完成時按摩x，y值：

例如： //在逗號分隔值列表（x，y，z）中讀取 FILE * fp; fp = fopen（「points.xyz」，「r」）;

//store them in PCL's point cloud format 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr basic_cloud_ptr (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); 

int numpts=0; 
double x,y,z; 
while(fscanf(fp, "%lg, %lg, %lg", &x, &y, &z)!=EOF) 
{ 
pcl::PointXYZ basic_point; 
basic_point.x = x; basic_point.y = y; basic_point.z = z; 
basic_cloud_ptr->points.push_back(basic_point); 
} 
fclose(fp); 
basic_cloud_ptr->width = (int) basic_cloud_ptr->points.size(); 
basic_cloud_ptr->height = 1; 

// create object for result 
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); 

// create filtering object and process 
pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor; 
sor.setInputCloud (basic_cloud_ptr); 
//set the bin sizes here. (dx,dy,dz). for 2d results, make one of the bins larger 
//than the data set span in that axis 
sor.setLeafSize (0.1, 0.1, 1000); 
sor.filter (*cloud_filtered); 

因此，cloud_filtered現在是一個點雲，每個點包含一個點。然後，我只需製作一個二維矩陣，並通過點雲將點分配給它們的x，y箱，如果我想要一個圖像等，就像griddata所產生的一樣。它工作得很好，比大數據集的matlab網格數據快得多。