python實現圖像仿射變換 以圖像縮放並平移為例講解

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一. 仿射變換介紹：

    請參考：圖解圖像仿射變換：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12518393.html

    　　　　圖像仿射變換之圖像平移：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12519498.html

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二. 仿射變換 公式：

仿射變換過程，(x,y)表示原圖像中的坐標，(x',y')表示目標圖像的坐標 ↑

 

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三. 實驗：利用我的上一篇文章（https://www.jianshu.com/p/1cfb3fac3798）的算法實現圖像仿射變換——圖像縮放

        要實現其他功能的仿射變換，請讀者照葫蘆畫瓢，自行舉一反三：

實驗目標，將輸入圖像在x方向上放大至原來的1.5倍，在y方向上縮小為原來的0.6倍。並沿x軸負向移動30像素，y軸正向移動100像素。

實驗代碼：

import cv2
import numpy as np

# Affine Transformation
def affine(img, a, b, c, d, tx, ty):
    H, W, C = img.shape

    # temporary image
    tem = img.copy()
    img = np.zeros((H+2, W+2, C), dtype=np.float32)
    img[1:H+1, 1:W+1] = tem

    # get new image shape
    H_new = np.round(H * d).astype(np.int)
    W_new = np.round(W * a).astype(np.int)
    out = np.zeros((H_new+1, W_new+1, C), dtype=np.float32)

    # get position of new image
    x_new = np.tile(np.arange(W_new), (H_new, 1))
    y_new = np.arange(H_new).repeat(W_new).reshape(H_new, -1)

    # get position of original image by affine
    adbc = a * d - b * c
    x = np.round((d * x_new  - b * y_new) / adbc).astype(np.int) - tx + 1
    y = np.round((-c * x_new + a * y_new) / adbc).astype(np.int) - ty + 1

    x = np.minimum(np.maximum(x, 0), W+1).astype(np.int)
    y = np.minimum(np.maximum(y, 0), H+1).astype(np.int)

    # assgin pixcel to new image
    out[y_new, x_new] = img[y, x]

    out = out[:H_new, :W_new]
    out = out.astype(np.uint8)

    return out

# Read image
image = cv2.imread("../paojie.jpg").astype(np.float32)
# Affine
out = affine(image, a=1.5, b=0, c=0, d=0.6, tx=-30, ty=100)
# Save result
cv2.imshow("result", out)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

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四. 實驗中的難點，晦澀難懂的代碼講解：

    可以參考：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12519498.html  或者

                      https://www.jianshu.com/p/1cfb3fac3798

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五. 實驗結果：

原圖 ↑

 

仿射變換結果(x*1.5-30,y*0.6+100) ↑

 

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六. 參考文獻：

 　　https://www.jianshu.com/p/464370cd6408

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七. 版權聲明：

    未經作者允許，請勿隨意轉載抄襲，抄襲情節嚴重者，作者將考慮追究其法律責任，創作不易，感謝您的理解和配合！