DIC数据集的制作

本文介绍了使用Python进行数据集制作,通过获取位移场并将其应用到散斑图像上,实现图像的旋转、拉伸、剪切等变形操作,同时涉及仿射变换矩阵的构建和插值技术的应用,展示了如何生成高斯噪声并影响位移场的生成过程。

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通常DIC的数据集的制作是先的得到位移场,然后再将位移场插赋给散斑图像(即参考图),就可以得到变形图像。且位移场的变形方式有旋转、拉伸、剪切、缩放、高斯等。公式如下图

数据集制作公式

 接下来就是代码了。

%第一种插值方式是为了对输入图像进行 X 和 Y 方向上的插值,目的是根据给定的网格 (Xgrid 和 Ygrid) 对图像进行重采样。

%第二种插值方式是在应用位移矩阵到原始散斑图像上后,根据计算出的位移值在图像上进行插值,目的是对散斑图像进行变形。

%input_img= imread('C:\Users\Administrator\Desktop\test\test1\Sample3 Reference.tif');

% 生成随机参数

tx = rand() * 4 - 2; % rand x transation

ty = rand() * 4 - 2; % rand y translation

sx = rand() * 0.03 + 0.985; % scale x, stretch/compress x

sy = 2 - sx; % scale y, stretch/compress y

sh_x = (rand() - 0.5) * 0.1; % sheer x

sh_y = (rand() - 0.5) * 0.1; % sheer y

th = rand() * 2 * pi; % 这个是表示弧度 %当时是修改了

% 构建仿射变换矩阵

translation_matrix = [

1, 0, 0;

0, 1, 0;

tx, ty, 1

];

scale_matrix = [

sx, 0, 0;

0, sy, 0;

0, 0, 1

];

shear_matrix = [

1, sh_y, 0;

sh_x, 1, 0;</

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