图像分块仿射变换算法及python代码

好的，以下是图像分块仿射变换的基本算法和Python代码：

算法步骤：

1. 将原始图像分成若干个小块，每个小块大小相等。

2. 对每个小块进行仿射变换，得到变换后的小块。

3. 将变换后的小块拼接成新的图像。

Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 定义仿射变换函数
def affine_transform(img, src, dst):
    M = cv2.getAffineTransform(src, dst)
    rows, cols = img.shape[:2]
    res = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
    return res

# 定义图像分块函数
def block_split(img, block_size):
    h, w = img.shape[:2]
    bh, bw = block_size
    blocks = []
    for i in range(0, h, bh):
        for j in range(0, w, bw):
            blocks.append(img[i:i+bh, j:j+bw])
    return blocks

# 定义图像分块仿射变换函数
def block_affine_transform(img, block_size, src, dst):
    blocks = block_split(img, block_size)
    res_blocks = []
    for block in blocks:
        res_block = affine_transform(block, src, dst)
        res_blocks.append(res_block)
    rows, cols = img.shape[:2]
    bh, bw = block_size
    res = np.zeros((rows, cols, 3), dtype=np.uint8)
    for i in range(len(res_blocks)):
        row = (i // (cols // bw)) * bh
        col = (i % (cols // bw)) * bw
        res[row:row+bh, col:col+bw] = res_blocks[i]
    return res

# 读取图像
img = cv2.imread('img.jpg')

# 定义原始坐标和目标坐标
src = np.float32([[0, 0], [0, 100], [100, 0]])
dst = np.float32([[0, 0], [50, 100], [100, 0]])

# 进行图像分块仿射变换
res = block_affine_transform(img, (100, 100), src, dst)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先定义了一个仿射变换函数`affine_transform`，然后定义了一个图像分块函数`block_split`，用于将原始图像分成若干个小块，然后定义了一个图像分块仿射变换函数`block_affine_transform`，用于对每个小块进行仿射变换，最后将变换后的小块拼接成新的图像。我们使用OpenCV库来读取和显示图像，使用Numpy库来处理图像数据。