function img_out = BUPT_transform(img_in, theta1, theta2) % 计算图像中心点坐标 [h, w, ~] = size(img_in); center = [w/2, h/2]; % 构造旋转矩阵 M_rotate = [cosd(theta1), -sind(theta1), 0; sind(theta1), cosd(theta1), 0; 0, 0, 1]; % 构造倾斜矩阵 M_shear = [1, tand(theta2), 0; 0, 1, 0; 0, 0, 1]; % 执行旋转和倾斜操作 T = M_shear * M_rotate; img_out = imwarp(img_in, affine2d(T), 'OutputView', imref2d(size(img_in))); end为上述函数写测试代码

好的，下面是一个简单的 MATLAB 测试代码，可以使用 `BUPT_transform` 函数对输入的图像进行旋转和倾斜操作：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 显示原始图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');

% 执行旋转和倾斜操作
img_out = BUPT_transform(img, 30, 45);

% 显示处理后的图像
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_out);
title('旋转和倾斜后的图像');

这个测试代码读取了一个名为 `test.jpg` 的图像，然后调用了 `BUPT_transform` 函数来对图像进行旋转和倾斜操作。在这个例子中，我们将图像顺时针旋转了 30 度，然后向右上方倾斜了 45 度。最后，我们使用 `subplot` 函数将原始图像和处理后的图像显示在同一个窗口中。

你可以将自己的图像作为输入，并尝试不同的旋转角度和倾斜角度来测试这个函数。希望对你有所帮助！

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function [upImg] = BUPT_up(img, upFactor, interpMethod) % 读取原始图像 if ischar(img) img = imread(img); end % 转换为RGB图像 if size(img, 3) == 1 img = repmat(img, [1 1 3]); end % 上采样 upImg = imresize(img, upFactor, interpMethod);修改代码使其不调用任何特殊库

好的，你可以尝试使用以下代码实现：

function [upImg] = BUPT_up(img, upFactor, interpMethod)
% 读取原始图像
if ischar(img)
    img = imread(img);
end

% 转换为RGB图像
if size(img, 3) == 1
    img = repmat(img, [1 1 3]);
end

% 上采样
if strcmp(interpMethod, 'nearest')
    % 最近邻插值
    [M, N, ~] = size(img);
    M_up = round(upFactor*M);
    N_up = round(upFactor*N);
    upImg = zeros(M_up, N_up, 3, class(img));
    for i = 1:M_up
        for j = 1:N_up
            ii = round(i/upFactor);
            jj = round(j/upFactor);
            upImg(i,j,:) = img(ii,jj,:);
        end
    end
elseif strcmp(interpMethod, 'bilinear')
    % 双线性插值
    [M, N, ~] = size(img);
    M_up = round(upFactor*M);
    N_up = round(upFactor*N);
    upImg = zeros(M_up, N_up, 3, class(img));
    for i = 1:M_up
        for j = 1:N_up
            ii = i/upFactor;
            jj = j/upFactor;
            i1 = floor(ii);
            j1 = floor(jj);
            i2 = ceil(ii);
            j2 = ceil(jj);
            if i1 == i2
                i2 = i2 + 1;
            end
            if j1 == j2
                j2 = j2 + 1;
            end
            w1 = (i2 - ii)/(i2 - i1);
            w2 = 1 - w1;
            h1 = (j2 - jj)/(j2 - j1);
            h2 = 1 - h1;
            upImg(i,j,:) = w1*h1*img(i1,j1,:) + w1*h2*img(i1,j2,:) + w2*h1*img(i2,j1,:) + w2*h2*img(i2,j2,:);
        end
    end
else
    error('不支持的插值方法！');
end

end

这里我使用了两种方法来实现最近邻插值和双线性插值。注意，如果你使用最近邻插值，那么上采样的目标尺寸应该使用四舍五入取整，然后使用一个嵌套的循环来实现。如果你使用双线性插值，那么上采样的目标尺寸应该也使用四舍五入取整，然后使用一个嵌套的循环和一些数学公式来实现。

matlab代码，编写一个函数BUPT_transform，它将一个图像I作为输入，用一个角度θ1旋转它，然后用第二个角度θ2倾斜它。

好的，下面是一个简单的 MATLAB 函数 `BUPT_transform`，可以对输入的图像进行旋转和倾斜操作：

function img_out = BUPT_transform(img_in, theta1, theta2)
    % 计算图像中心点坐标
    [h, w, ~] = size(img_in);
    center = [w/2, h/2];

    % 构造旋转矩阵
    M_rotate = [cosd(theta1), -sind(theta1), 0;
                sind(theta1), cosd(theta1), 0;
                0, 0, 1];

    % 构造倾斜矩阵
    M_shear = [1, tand(theta2), 0;
               0, 1, 0;
               0, 0, 1];

    % 执行旋转和倾斜操作
    T = M_shear * M_rotate;
    img_out = imwarp(img_in, affine2d(T), 'OutputView', imref2d(size(img_in)));

end

这个函数使用了 MATLAB 中的 `imwarp` 函数和 `affine2d` 函数来执行旋转和倾斜操作。注意，在构造旋转矩阵时，我们使用了 `cosd` 和 `sind` 函数来计算角度的正弦和余弦值。在构造倾斜矩阵时，我们使用了 `tand` 函数来计算倾斜角度的正切值。最后，我们将旋转和倾斜矩阵相乘，得到一个总的仿射变换矩阵 `T`，并将其作为参数传递给 `imwarp` 函数。

你可以将自己的图像作为参数传入这个函数来测试它。希望对你有所帮助！