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我想根据从此处提取的此方案使用控制点转换图像：

在此处输入图像描述

A并B包含源和目标顶点的坐标。

我将转换矩阵计算为：

A = [51 228;  51 127; 191 127; 191 228];
B = [152 57; 219 191;  62 240;  92 109];
X = imread('rectangle.png');
info = imfinfo('rectangle.png');
T = cp2tform(A,B,'projective');

到目前为止，它似乎可以正常工作，因为（使用归一化坐标）源顶点产生其目标顶点：

H = T.tdata.T;
> [51 228 1]*H
ans =
  -248.2186   -93.0820    -1.6330
> [51 228 1]*H/ -1.6330
ans =
   152.0016    57.0006     1.0000

问题是会imtransform产生意想不到的结果：

Z = imtransform(X,T,'XData',[1 info.Width], 'YData',[1 info.Height]);
imwrite(Z,'projective.png');

意外的结果

我怎样才能用它imtransform来产生我的预期结果？：

在此处输入图像描述

有没有其他方法可以实现它？

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2 回答 2

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您必须将控制点“调整”到您正在使用的图像的大小。我这样做的方法是计算控制点的角和源图像的角之间的仿射变换A（最好让这些点以相同的顺时针顺序排列）。

我应该指出的一件事是矩阵中点的顺序与A您显示的图片不匹配，所以我在下面的代码中修复了它......

这是估计单应性的代码（在 MATLAB 中测试）：

% initial control points
A = [51 228;  51 127; 191 127; 191 228];
B = [152 57; 219 191;  62 240;  92 109];
A = circshift(A, [-1 0]);  % fix the order of points to match the picture

% input image
%I = imread('peppers.png');
I = im2uint8(checkerboard(32,5,7));
[h,w,~] = size(I);

% adapt control points to image size
% (basically we estimate an affine transform from 3 corner points)
aff = cp2tform(A(1:3,:), [1 1; w 1; w h], 'affine');
A = tformfwd(aff, A);
B = tformfwd(aff, B);

% estimate homography between A and B
T = cp2tform(B, A, 'projective');
T = fliptform(T);
H = T.tdata.Tinv

我得到：

>> H
H =
   -0.3268    0.6419   -0.0015
   -0.4871    0.4667    0.0009
  324.0851 -221.0565    1.0000

现在让我们可视化这些点：

% check by transforming A points into B
%{
BB = [A ones(size(A,1),1)] * H;        % convert to homogeneous coords
BB = bsxfun(@rdivide, BB, BB(:,end));  % convert from homogeneous coords
%}
BB = tformfwd(T, A(:,1), A(:,2));
fprintf('error = %g\n', norm(B-BB));

% visually check by plotting control points and transformed A
figure(1)
subplot(121)
plot(A([1:end 1],1), A([1:end 1],2), '.-', 'MarkerSize',20, 'LineWidth',2)
line(BB([1:end 1],1), BB([1:end 1],2), 'Color','r', 'Marker','o')
text(A(:,1), A(:,2), num2str((1:4)','a%d'), ...
    'VerticalAlign','top', 'HorizontalAlign','left')
title('A'); legend({'A', 'A*H'}); axis equal ij
subplot(122)
plot(B([1:end 1],1), B([1:end 1],2), '.-', 'MarkerSize',20, 'LineWidth',2)
text(B(:,1), B(:,2), num2str((1:4)','b%d'), ...
    'VerticalAlign','top', 'HorizontalAlign','left')
title('B'); legend('B'); axis equal ij

控制点

最后我们可以对源图像应用转换：

% transform input image and show result
J = imtransform(I, T);
figure(2)
subplot(121), imshow(I), title('image')
subplot(122), imshow(J), title('warped')

扭曲的图像

于 2015-09-10T09:35:50.267 回答
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您的问题是您在指定 and 时不小心裁剪了输出XData图像。一种选择是使用with 来转换以计算有效和范围。YDataimtransformtformfwdAXDataYData

[U,V] = tformfwd(T, A(:,1), A(:,2));

Z = imtransform(X,T,'XData',[min(U) max(U)], 'YData', [min(V) max(V)]);
于 2015-09-10T23:58:12.163 回答