图像处理三：图像变形forward warping和inverse warping

最新推荐文章于 2025-04-13 23:49:53 发布

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分类专栏：图像处理文章标签：图像处理变形 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yql_617540298/article/details/84817597

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本文详细介绍了图像变形中的forward warping和inverse warping两种方法，探讨了它们的工作原理和区别。在forward warping中，原图坐标直接映射到新图，可能导致不规整；而在inverse warping中，通过逆向映射找到原图对应位置，使用插值解决非整数坐标问题。此外，还展示了如何使用Python实现图像的多种变形效果。

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一、图像变形

假设原图像为f(u,v)，扭曲的目标图像是g(x,y)

1. forward warping

在已知图像坐标转换关系x(u,v)和y(u,v)，直接把原图坐标映射到转换后图像相对应的位置上，近似取整得到结果。

带来的问题：新图上有很多点并不规整。

2. inverse warping

对于每个获得新坐标(x,y)，用逆向映射函数u(x,y)，v(x,y)找到它在原图上对应的位置(u,v)，然后g(x,y)=f(u,v)。若点算出来不在格子上，用插值方法获得像素值。

二、python图像变形

import cv2
import math
import numpy as np
#加载一个灰度图像
image = cv2.imread('F:/a.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#获取高、宽
rows,cols = image.shape
'''
rows = height (y轴)
cols = width (X轴)
'''
#创建一个空图像
output = np.zeros(image.shape,dtype = im