图像仿射变换之倾斜的python实现

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一. 仿射变换算法原理：

仿射变换过程，(x,y)表示原图像中的坐标，(x',y')表示目标图像的坐标 ↑

二. 仿射变换倾斜算法原理：

原图像大小为h*w

X-sharing：

倾斜之x轴逆时针旋转tx度时的图像仿射变换公式 ↑

Y-sharing：

倾斜之y轴逆时针旋转ty度时的图像仿射变换公式 ↑

三. 实验：python实现仿射变换 ——> 图像倾斜 ——> x轴逆时针旋转 30°，y轴逆时针旋转30°

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Affine
def affine(img, dx=30, dy=30):# get shapeH, W, C = img.shape# Affine hyper parametersa = 1.b = dx / Hc = dy / Wd = 1.tx = 0.ty = 0.# prepare temporary_img = np.zeros((H+2, W+2, C), dtype=np.float32)# insert image to center of temporary_img[1:H+1, 1:W+1] = img# prepare affine image temporaryH_new = np.ceil(dy + H).astype(np.int)W_new = np.ceil(dx + W).astype(np.int)out = np.zeros((H_new, W_new, C), dtype=np.float32)# preprare assigned indexx_new = np.tile(np.arange(W_new), (H_new, 1))y_new = np.arange(H_new).repeat(W_new).reshape(H_new, -1)# prepare inverse matrix for affineadbc = a * d - b * cx = np.round((d * x_new  - b * y_new) / adbc).astype(np.int) - tx + 1y = np.round((-c * x_new + a * y_new) / adbc).astype(np.int) - ty + 1x = np.minimum(np.maximum(x, 0), W+1).astype(np.int)y = np.minimum(np.maximum(y, 0), H+1).astype(np.int)# assign value from original to affine imageout[y_new, x_new] = _img[y, x]out = out.astype(np.uint8)return out# Read image
image1 = cv2.imread("../paojie.jpg").astype(np.float32)
# Affine
out = affine(image1, dx=30, dy=30)
# Save result
cv2.imshow("result", out)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四. 实验结果：

x轴和y轴倾斜后图像 ↑

原图 ↑

五. 代码疑难点讲解：

请参考：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12519498.html 的第五部分内容

六. 参考内容：

① https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12522945.html

② https://www.jianshu.com/p/08611282153f

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