应用仿射变换和重新采样的均匀矩阵程序实现

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于 2023-09-28 02:54:10 发布

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文章标签：矩阵线性代数编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeNexus/article/details/133369706

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本文介绍了如何使用Python的NumPy库和matplotlib库，结合均匀矩阵来实现图像的仿射变换，包括旋转、缩放和平移。通过定义2x3的均匀矩阵，对图像坐标进行线性变换和重新采样，从而实现图像的处理。这种方法在计算机图形学和图像处理中有广泛应用。

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仿射变换是计算机图形学中常用的技术，可以通过对坐标进行线性变换和平移来实现图像的旋转、缩放、平移等操作。在本文中，我们将介绍如何使用均匀矩阵进行仿射变换，并通过重新采样技术将变换后的图像进行重建。

首先，我们需要准备一张原始图像作为输入。这里我们使用Python的NumPy库来加载图像，并使用matplotlib库进行图像显示。以下是加载和显示图像的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
image = plt.imread('input_image.png')

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