これがまだ答えられていないことを願っていますが、どこにも見つかりませんでした。私の問題は非常に単純です: scipy を使用して画像の oblic プロファイルを計算しようとしています。それを行うための1つの優れた方法は次のとおりです。
- セグメントの開始と終了を指定して、プロファイルが必要なセグメントを見つけます。
- セグメントを含む最小限の画像を抽出し、
- 素敵な生に沿って目的のプロファイルを取得するために画像を回転させる角度を計算し、
- 生のまま抽出します。
それが理論です。
私のプロファイルは raw numberarray.shape[0]/2
に入る必要があるため、現在 (4) で立ち往生していますが、回転するとデータの下にゼロの行が追加され、左側の列が追加されることがあります。したがって、正しい生の数をシフトできます...
たとえば、 scipy で使用される対応行列を使用して、正しい生の数値を取得する方法を知っている人はいますか?
ありがとう。