前言

没什么重要的，就是想测试一下tensorflow的投影变换函数tf.contrib.image.transform中每个参数的含义

国际惯例，参考文档

官方文档

描述

调用方法与默认参数：

tf.contrib.image.transform(images,transforms,interpolation='NEAREST',output_shape=None,name=None
)

输入解释：

images: 输入图像的占位符，通常三种输入(图像数量，高，宽，通道)，(高，宽，通道)，(高，宽)
transforms:投影变换矩阵，维数为8的向量，可以是(1,8)或(N,8)，假设是(a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2)(a_1,a_2,a_3,b_1,b_2,b_3,c_1,c_2)(a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2)，执行的操作就是将(x,y)投影到(x’,y’)
[a1a2a3b1b2b3]×[xy1]×1k=[x′y′]w.t.l=c1x+c2y+1\begin{bmatrix} a_1&a_2&a_3\\ b_1&b_2&b_3 \end{bmatrix}\times \begin{bmatrix} x\\y\\1 \end{bmatrix}\times \frac{1}{k}=\begin{bmatrix} x'\\y' \end{bmatrix}\\ w.t.\quad l=c_1x+c_2y+1 [a1b1a2b2a3b3]×⎣⎡xy1⎦⎤×k1=[x′y′]w.t.l=c1x+c2y+1
通俗点就是：
[x′,y′]=[(a1x+a2y+a3)/k,(b1x+b2y+b3)/k][x', y'] = [(a_1 x + a_2 y + a_3) / k, (b_1 x + b_2 y + b_3) / k] [x′,y′]=[(a1x+a2y+a3)/k,(b1x+b2y+b3)/k]
通过矩阵的形式更能看出来是坐标变换。
interpolation:插值方法，近邻插值NEAREST，双线性插值BILINEAR
output_shape:输出大小，默认是输入大小

代码

基本代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import cv2#创建装图像的容器
input=tf.placeholder(dtype=np.uint8,shape=[640,1024,3]) #高，宽，通道
#创建操作
trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,0,0,0])#读取图像
img=cv2.imread('test_img.jpg')#执行操作
with tf.Session() as sess:trans_img=sess.run(trans_op,feed_dict={input:img})cv2.imshow('img',trans_img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

可以得到原图为：

修改a1a_1a1

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[2,0,0,0,1,0,0,0])

修改a2a_2a2

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0.5,0,0,1,0,0,0])

修改a3a_3a3

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,100,0,1,0,0,0])

修改b1b_1b1

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0.5,1,0,0,0])

修改b2b_2b2

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,2,0,0,0])

修改b3b_3b3

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,100,0,0])

调整c1c_1c1

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,0,0.0005,0])

调整c2c_2c2

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,0,0,0.0005])

总结

前六个参数按顺序，讲道理应该是：左缩放，左拉扯，左移，上拉扯，上缩放，上移

后两个参数不清楚名称是什么，感觉扭曲了一下，而且值要很小

代码就不分享了，上面已经贴出完整的了。

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