图像 HSV 中 V 元素的矢量重塑
Vector reshaping on the V-element in HSV of an image
我有 n 个向量，我想将其“拉伸”成起始值和终止值。
像这样： Example of linear mapping. 在此示例中，n=4 其中“in”是原始值，“ut”是所需值。
执行此操作的最佳方法是什么？
示例：
我有一个按升序排序的 35535 个元素的向量。最低值为 0.09，最高值为 0.36。我还有两个起始值和终止值，0 和 0.5，（n 是 2、2 段）。
我想要的是“拉伸”向量中的值，使其从 0.09-0.36 达到 0.5，同时保持彼此之间的相对距离。
编辑：
另一张图片试图让它更清晰
n is 2,
n is 4,
编辑 2：
Another image
在花了一些时间思考我的问题后，我意识到我被“线性映射”分散了注意力，而我想做的事情的解决方案就是简单地使用
Y = kx+m。我在哪里计算 Y 并保留我的“x”值。
例如：
如果我的起始值为 0/终止值为 0.5，最低值为 0.09/最高值为 0.36。那么k = (0.5-0)/(0.36-0.09), m = 0-k*0.09。
那么 y = k * x + m。如果我们在 x 中输入 0.09，我们会非常接近 0。如果 x 为 0.36，则 y 为 0.5。
我正在处理图像，对我来说重要的是要记住保留 y 和 x 值，以便我可以在操作后重新组合图像。
我有 n 个向量，我想将其“拉伸”成起始值和终止值。 像这样： Example of linear mapping. 在此示例中，n=4 其中“in”是原始值，“ut”是所需值。 执行此操作的最佳方法是什么？
示例： 我有一个按升序排序的 35535 个元素的向量。最低值为 0.09，最高值为 0.36。我还有两个起始值和终止值，0 和 0.5，（n 是 2、2 段）。 我想要的是“拉伸”向量中的值，使其从 0.09-0.36 达到 0.5，同时保持彼此之间的相对距离。
编辑： 另一张图片试图让它更清晰 n is 2, n is 4,
编辑 2： Another image
在花了一些时间思考我的问题后，我意识到我被“线性映射”分散了注意力，而我想做的事情的解决方案就是简单地使用 Y = kx+m。我在哪里计算 Y 并保留我的“x”值。
例如： 如果我的起始值为 0/终止值为 0.5，最低值为 0.09/最高值为 0.36。那么k = (0.5-0)/(0.36-0.09), m = 0-k*0.09。 那么 y = k * x + m。如果我们在 x 中输入 0.09，我们会非常接近 0。如果 x 为 0.36，则 y 为 0.5。
我正在处理图像，对我来说重要的是要记住保留 y 和 x 值，以便我可以在操作后重新组合图像。