仿射变换 pytorch

仿射变换是一种在图像处理中常用的操作，它可以对图像进行平移、旋转、缩放和剪切等变换。在PyTorch中，可以使用affine_grid和grid_sample这两个函数来实现仿射变换。

首先，需要构造一个2x3的仿射变换矩阵theta，其中前两列用于旋转，最后一列用于平移。然后，使用affine_grid函数生成一个采样点网格，这个网格将应用于输入图像。最后，使用grid_sample函数将采样点网格应用于输入图像，得到变换后的图像。

在给定的代码中，角度为-30度，这表示对图像进行顺时针旋转。构造的仿射变换矩阵theta如下所示：

theta = torch.tensor([
[math.cos(angle), math.sin(-angle), 0],
[math.sin(angle), math.cos(angle), 0]
], dtype=torch.float)

其中，math.cos(angle)和math.sin(angle)分别表示旋转角度的余弦和正弦值。

然后，使用affine_grid函数生成采样点网格grid，该函数的第一个参数是theta.unsqueeze(0)，将theta的维度从(2, 3)变为(1, 2, 3)，第二个参数是img_torch.unsqueeze(0).size()，表示输出图像的大小，align_corners=True表示网格点的坐标以图像角点为原点。最后，使用grid_sample函数将采样点网格应用于输入图像img_torch.unsqueeze(0)，得到变换后的图像output。

最后，将变换后的图像new_img_torch进行可视化，通过imshow函数和show函数显示出来。