图像仿射变换 图像平移 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

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. 仿射变换——图像平移 算法：

仿射变换—图像平移算法，其中tx为在横轴上移动的距离，ty为在纵轴上移动的距离 ↑

四. python实现仿射变换——图像平移

  

   

    

     

    
    

     

      import cv2
     
    
   

    

     

    
    

     

      import numpy 
      as np
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 图像仿射变换->图像平移 
     
    
   

    

     

    
    

     

      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
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
	
      # 避免目标图像对应的原图像中的坐标溢出
     
    
   

    

     

    
    

     

      	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
     
    
   

    

     

    
    

     

      image1 = cv2.imread(
      "../paojie.jpg").astype(np.float32)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # Affine : 平移，tx(W向)：向右30；ty(H向)：向上100
     
    
   

    

     

    
    

     

      out = affine(image1, a=
      1, b=
      0, c=
      0, d=
      1, tx=
      30, ty=
      -100)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      # Save result
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow(
      "result", out)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite(
      "out.jpg", out)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.waitKey(
      0)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.destroyAllWindows()
     
    
  

五. 代码实现过程中遇到的问题：

    ① 原图像进行仿射变换时，原图像中的坐标可能超出了目标图像的边界，需要对原图像坐标进行截断处理。如何做呢？首先，计算目标图像坐标对应的原图像坐标，算法如下：

目标图像坐标反向求解原图像坐标公式 ↑

        以下代码实现了该逆变换：

        # 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

    然后对原图像坐标中溢出的坐标进行截断处理（取边界值），下面代码提供了这个功能：

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

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

        原图像范围：长W，高H

    ② 难点解答：

        x_new = np.tile(np.arange(W_new), (H_new, 1))

        y_new = np.arange(H_new).repeat(W_new).reshape(H_new, -1)

x_new 矩阵横向长 W_new，纵向长H_new ↑

y_new 矩阵横向长 W_new，纵向长H_new ↑  

        造这两个矩阵是为了这一步：    

        # assgin pixcel to new image

        out[y_new, x_new] = img[y, x]

六. 实验结果：

原图 ↑

仿射变换—图像平移后结果(向右30像素，向上100像素) ↑

七. 参考内容：

    ① https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12519498.html

    ② https://www.jianshu.com/p/1cfb3fac3798

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