'''仿射变换实现'''importmathimporttorchimportcv2importtorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpfromscipy.ndimageimportmap_coordinatesdefAffine_Transform_2D(image,theta,scale,translation):'''二维图像仿射变换,先将图像原点从左上角平移至中心点,再进行旋转、缩放、平移,最后将中心点平移回左上角:param image: 必须...
cv2.COLOR_BGR2RGB)# 定义原始点和目标点points_src=np.array([[50,50],[200,50],[50,200]],dtype='float32')points_dst=np.array([[10,100],[200,50],[100,250]],dtype='float32')# 计算仿射变换矩阵matrix=cv2.getAffineTransform(points...
M=cv2.getAffineTransform(pos1,pos2),其中两个位置就是变换前后的对应位置关系。输 出的就是仿射矩阵M。然后在使用函数cv2.warpAffine()。形象化的图如下(引用参考的) 一个例子比如: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('flower.jpg') rows,cols = img.shape...
fp= array([[0,m,m,0],[0,0,n,n],[1,1,1,1]])#first triangletp2 = tp[:,:3] fp2= fp[:,:3]#compute HH =homography.Haffine_from_points(tp2,fp2) im1_t= ndimage.affine_transform(im1,H[:2,:2], (H[0,2],H[1,2]),im2.shape[:2])#alpha for trianglealpha = warp.alph...
在OpenCV中有对应的实现函数,如使用方程法:cv2.getAffineTransform(src,dst) 该方法就是通过计算参数src到dst的对应仿射变换的矩阵,其中参数src和dst分别代表原坐标和变换后的坐标,并且均为3行2列的二维ndarray,数据必须为浮点型。实现代码: import numpy as np...
M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points) # 进行仿射变换 transformed_image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) return transformed_image # 读取图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 定义原始图像三个点的坐标 ...
之前我们在 仿射变换简介 里面讲解的是仿射变换AffineTransform。那么Perspective变换与仿射变换之间最大的区别是什么呢?仿射变换可以用三个点确定一个变换,而Perspective换则不一定,所以可以将仿射变换作为投影变换的一个特例。 需要四个点,才能确定Perspective变换。
Affine transformationsprovide a simple way to do it through the use of matrix algebra. Geospatial software of all varieties use an affine transform (sometimes refered to as "geotransform") to go from raster rows/columns to the x/y of the coordinate reference system. Converting from x/y back ...
复制 model = AffineTransform() model.estimate(source, destination) 使用RANSAC 稳健估计仿射变换模型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 model_robust, inliers = ransac((source, destination), AffineTransform, min_samples=3, residual_threshold=2, max_trials=100) outliers = inliers == False...
3，图片中对每一个三角剖分区域做放射变换，用到的函数：getAffineTransform() 得到仿射变换矩阵，warpAffine() 进行放射变换，最终得到两个变换图像，4，对 3 中得到的两图像中像素值调整透明度参数，来进行图像融合 最终结果如下：out_img1.jpg out_img2.jpg out_img3.jpg结果来看，脸部区域能够取得不错的结果...