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python - 透视变换在 PIL 中是如何工作的？

coder 2023-05-22 原文

PIL 的 Image.transform有一个透视模式，它需要一个 8 元组的数据，但我不知道如何将 30 度的右倾斜转换为该元组。

谁能解释一下？

最佳答案

要应用透视变换，您首先必须知道平面 A 中的四个点将映射到平面 B 中的四个点。通过这些点，您可以推导出单应变换。通过这样做，您可以获得 8 个系数，并且可以进行转换。

网站 http://xenia.media.mit.edu/~cwren/interpolator/ (镜像:WebArchive)以及许多其他文本描述了如何确定这些系数。为方便起见，这里是根据上述链接的直接实现:

import numpy

def find_coeffs(pa, pb):
    matrix = []
    for p1, p2 in zip(pa, pb):
        matrix.append([p1[0], p1[1], 1, 0, 0, 0, -p2[0]*p1[0], -p2[0]*p1[1]])
        matrix.append([0, 0, 0, p1[0], p1[1], 1, -p2[1]*p1[0], -p2[1]*p1[1]])

    A = numpy.matrix(matrix, dtype=numpy.float)
    B = numpy.array(pb).reshape(8)

    res = numpy.dot(numpy.linalg.inv(A.T * A) * A.T, B)
    return numpy.array(res).reshape(8)

其中 pb 是当前平面中的四个顶点，pa 包含结果平面中的四个顶点。

因此，假设我们将图像转换为:

import sys
from PIL import Image

img = Image.open(sys.argv[1])
width, height = img.size
m = -0.5
xshift = abs(m) * width
new_width = width + int(round(xshift))
img = img.transform((new_width, height), Image.AFFINE,
        (1, m, -xshift if m > 0 else 0, 0, 1, 0), Image.BICUBIC)
img.save(sys.argv[2])

这是上面代码的输入和输出示例:

我们可以继续上一段代码并执行透视变换以恢复剪切:

coeffs = find_coeffs(
        [(0, 0), (256, 0), (256, 256), (0, 256)],
        [(0, 0), (256, 0), (new_width, height), (xshift, height)])

img.transform((width, height), Image.PERSPECTIVE, coeffs,
        Image.BICUBIC).save(sys.argv[3])

导致:

你也可以玩转目的地点:

关于python - 透视变换在 PIL 中是如何工作的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14177744/

pythonPILimagecodesectionpython-imaging-libraryperspective

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