图像仿射变换python实现

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一. 仿射变换介绍：

请参考：图解图像仿射变换：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12518393.html

图像仿射变换之图像平移：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12519498.html

二. 仿射变换公式：

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 ↑

三. 实验：利用我的上一篇文章（https://www.jianshu.com/p/1cfb3fac3798）的算法实现图像仿射变换——图像缩放

要实现其他功能的仿射变换，请读者照葫芦画瓢，自行举一反三：

实验目标，将输入图像在x方向上放大至原来的1.5倍，在y方向上缩小为原来的0.6倍。并沿x轴负向移动30像素，y轴正向移动100像素。

实验代码：

import cv2
import numpy as np# Affine Transformation
def affine(img, a, b, c, d, tx, ty):H, W, C = img.shape# temporary imagetem = img.copy()img = np.zeros((H+2, W+2, C), dtype=np.float32)img[1:H+1, 1:W+1] = tem# get new image shapeH_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 imagex_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 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)# assgin pixcel to new imageout[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()

四. 实验中的难点，晦涩难懂的代码讲解：

可以参考：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12519498.html 或者

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

五. 实验结果：

原图 ↑

仿射变换结果(x*1.5-30,y*0.6+100) ↑

六. 参考文献：

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

https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12520069.html

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