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写真

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Denis のリンクに従って、これはthreeblindmiceandamonkeyコードの使用方法です。

// the destination rect is our 'in' quad
int dw = 300, dh = 250;
double in[4][4] = {{0,0},{dw,0},{dw,dh},{0,dh}};
    // the quad in the source image is our 'out'
double out[4][5] = {{171,72},{331,93},{333,188},{177,210}};
double homo[3][6];
const int ret = mapQuadToQuad(in,out,homo);
    // homo can be used for calculating the x,y of any destination point
// in the source, e.g.
for(int i=0; i<4; i++) {
    double p1[3] = {out[i][0],out[i][7],1};
    double p2[3];
    transformMatrix(p1,p2,homo);
    p2[0] /= p2[2]; // x
    p2[1] /= p2[2]; // y
    printf("\t%2.2f\t%2.2f\n",p2[0],p2[1]);
}

これにより、宛先のポイントをソースに変換するための変換が提供されます。もちろん、逆の方法で行うこともできますが、ミキシングのためにこれを行うことができると便利です。

for(int y=0; y<dh; y++) {
    for(int x=0; x<dw; x++) {
        // calc the four corners in source for this
        // destination pixel, and mix

ミキシングには、ランダム ポイントによるスーパー サンプリングを使用しています。ソースエリアと宛先エリアに大きな格差がある場合でも、非常にうまく機能します


背景の質問

上の画像では、バンの側面にある標識がカメラに向いていません。私が持っているピクセルでできる限り、顔がどのように見えるかを計算したいと思います。

画像内の四角形の角の座標と、目的の四角形のサイズを知っています。

これは、x 軸と y 軸を通るある種のループであり、両方の次元でブレゼンハムの線を一度に実行し、ソース画像と宛先画像のピクセルが重なるにつれて何らかの混合が行われると思います-ある種のサブピクセル混合?

どのようなアプローチがあり、ピクセルをどのように混合しますか?

これに対する標準的なアプローチはありますか?

4

4 に答える 4

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あなたが望むのは平面整流と呼ばれるものですが、残念ながらそれほど単純ではありません。あなたがする必要があるのは、バン側のこの斜めビューを正面ビューにマッピングするホモグラフィを復元することです。Photoshop などには、いくつかの制御点が与えられた場合にこれを行うためのツールがあります。自分で実装したい場合は、コンピューター ビジョンを掘り下げる必要があります。

編集- OK、どうぞ:ホモグラフィを計算し、画像をワープするための便利な関数を備えたOpenCVライブラリを使用して、ワーピングを行う Python スクリプト:

import cv

def warpImage(image, corners, target):
    mat = cv.CreateMat(3, 3, cv.CV_32F)
    cv.GetPerspectiveTransform(corners, target, mat)
    out = cv.CreateMat(height, width, cv.CV_8UC3)
    cv.WarpPerspective(image, out, mat, cv.CV_INTER_CUBIC)
    return out

if __name__ == '__main__':
    width, height = 400, 250
    corners = [(171,72),(331,93),(333,188),(177,210)]
    target = [(0,0),(width,0),(width,height),(0,height)]
    image = cv.LoadImageM('fries.jpg')
    out = warpImage(image, corners, target)
    cv.SaveImage('fries_warped.jpg', out)

そして出力:
ゆがんだ画像

OpenCV には C および C++ バインディングもあります。または、EmguCVを .NET ラッパーとして使用することもできます。API はすべての言語でかなり一貫しているため、好きな言語でこれを複製できます。

于 2010-06-07T20:09:42.040 に答える
4

見上げる"quad to quad" transform、例えば、 threeblindmiceandamonkey
2D同次座標での3x3変換は、任意の4点(クワッド)を他のクワッドに変換できます。逆に、トラックのコーナーやターゲットの長方形など、fromquadとtoquadは、3x3の変換を行います。

QtにはquadToQuad があり、それを使用してピックスマップを変換できますが、Qtがないのではないでしょうか。
6月10日追加:labs.trolltech.com/page/Graphics/Examplesから 、コーナーを移動するときにピックスマップをクワッドツークワッドする素晴らしいデモがあります。

代替テキスト

11Junを追加:@ Will、Pythonのtranslate.h(少し知っていますか? "" "..." ""は複数行のコメントです。)
perstrans()が重要です。尋ねないのであれば、それが理にかなっていることを願っています。

ちなみに、 mapQuadToQuad(target rect、orig quad)を使用して、ピクセルを1つずつマップすることもできますが、ピクセルの補間を行わないと、ひどく見えます。OpenCVがすべてを行います。

#!/usr/bin/env python
""" square <-> quad maps
    from http://threeblindmiceandamonkey.com/?p=16 matrix.h
"""

from __future__ import division
import numpy as np

__date__ = "2010-06-11 jun denis"

def det2(a, b, c, d):
    return a*d - b*c

def mapSquareToQuad( quad ):  # [4][2]
    SQ = np.zeros((3,3))
    px = quad[0,0] - quad[1,0] + quad[2,0] - quad[3,0]
    py = quad[0,1] - quad[1,1] + quad[2,1] - quad[3,1]
    if abs(px) < 1e-10 and abs(py) < 1e-10:
        SQ[0,0] = quad[1,0] - quad[0,0]
        SQ[1,0] = quad[2,0] - quad[1,0]
        SQ[2,0] = quad[0,0]
        SQ[0,1] = quad[1,1] - quad[0,1]
        SQ[1,1] = quad[2,1] - quad[1,1]
        SQ[2,1] = quad[0,1]
        SQ[0,2] = 0.
        SQ[1,2] = 0.
        SQ[2,2] = 1.
        return SQ
    else:
        dx1 = quad[1,0] - quad[2,0]
        dx2 = quad[3,0] - quad[2,0]
        dy1 = quad[1,1] - quad[2,1]
        dy2 = quad[3,1] - quad[2,1]
        det = det2(dx1,dx2, dy1,dy2)
        if det == 0.:
            return None
        SQ[0,2] = det2(px,dx2, py,dy2) / det
        SQ[1,2] = det2(dx1,px, dy1,py) / det
        SQ[2,2] = 1.
        SQ[0,0] = quad[1,0] - quad[0,0] + SQ[0,2]*quad[1,0]
        SQ[1,0] = quad[3,0] - quad[0,0] + SQ[1,2]*quad[3,0]
        SQ[2,0] = quad[0,0]
        SQ[0,1] = quad[1,1] - quad[0,1] + SQ[0,2]*quad[1,1]
        SQ[1,1] = quad[3,1] - quad[0,1] + SQ[1,2]*quad[3,1]
        SQ[2,1] = quad[0,1]
        return SQ

#...............................................................................
def mapQuadToSquare( quad ):
    return np.linalg.inv( mapSquareToQuad( quad ))

def mapQuadToQuad( a, b ):
    return np.dot( mapQuadToSquare(a), mapSquareToQuad(b) )

def perstrans( X, t ):
    """ perspective transform X Nx2, t 3x3:
        [x0 y0 1] t = [a0 b0 w0] -> [a0/w0 b0/w0]
        [x1 y1 1] t = [a1 b1 w1] -> [a1/w1 b1/w1]
        ...
    """
    x1 = np.vstack(( X.T, np.ones(len(X)) ))
    y = np.dot( t.T, x1 )
    return (y[:-1] / y[-1]) .T

#...............................................................................
if __name__ == "__main__":
    np.set_printoptions( 2, threshold=100, suppress=True )  # .2f

    sq = np.array([[0,0], [1,0], [1,1], [0,1]])
    quad = np.array([[171, 72], [331, 93], [333, 188], [177, 210]])
    print "quad:", quad
    print "square to quad:", perstrans( sq, mapSquareToQuad(quad) )
    print "quad to square:", perstrans( quad, mapQuadToSquare(quad) )

    dw, dh = 300, 250
    rect = np.array([[0, 0], [dw, 0], [dw, dh], [0, dh]])
    quadquad = mapQuadToQuad( quad, rect )
    print "quad to quad transform:", quadquad
    print "quad to rect:", perstrans( quad, quadquad )
"""
quad: [[171  72]
 [331  93]
 [333 188]
 [177 210]]
square to quad: [[ 171.   72.]
 [ 331.   93.]
 [ 333.  188.]
 [ 177.  210.]]
quad to square: [[-0.  0.]
 [ 1.  0.]
 [ 1.  1.]
 [ 0.  1.]]
quad to quad transform: [[   1.29   -0.23   -0.  ]
 [  -0.06    1.79   -0.  ]
 [-217.24  -88.54    1.34]]
quad to rect: [[   0.    0.]
 [ 300.    0.]
 [ 300.  250.]
 [   0.  250.]]
"""
于 2010-06-08T17:26:37.513 に答える
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必要なのは、行列数学を使用して実行できるアフィン変換だと思います。

于 2010-06-07T19:22:16.317 に答える