图片坐标变换代码

图片坐标变换可以使用OpenCV库中的函数实现。以下是一个示例代码，将原始图片中的四个点坐标转换为目标图片中的四个点坐标。

import cv2
import numpy as np

# 原始图片中的四个点坐标
src_points = np.float32([[0, 0], [0, 100], [100, 0], [100, 100]])
# 目标图片中的四个点坐标
dst_points = np.float32([[50, 50], [50, 150], [150, 50], [150, 150]])

# 读取原始图片
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 计算透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)

# 进行透视变换
result_img = cv2.warpPerspective(img, M, (200, 200))

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

在上述代码中，首先定义了原始图片和目标图片中的四个点坐标，然后使用`cv2.getPerspectiveTransform()`函数计算透视变换矩阵，最后使用`cv2.warpPerspective()`函数进行透视变换，得到目标图片。

相关问题

matlab图片坐标变换

要进行 MATLAB 图片坐标变换，可以使用 `imwarp` 函数来实现。该函数可以根据提供的变换矩阵对图片进行仿射变换、透视变换等操作。

下面是一个示例代码，演示如何进行图片坐标变换：

% 读取图片
image = imread('image.jpg');

% 定义坐标变换矩阵
tform = affine2d([cosd(30) -sind(30) 0; sind(30) cosd(30) 0; 0 0 1]);

% 应用坐标变换
warpedImage = imwarp(image, tform);

% 显示原始图片和变换后的图片
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image);
title('原始图片');
subplot(1, 2, 2);
imshow(warpedImage);
title('变换后的图片');

这段代码读取名为 `image.jpg` 的图片，定义了一个旋转角度为 30 度的仿射变换矩阵，并将该变换应用到图片上。最后通过 `subplot` 和 `imshow` 函数显示原始图片和变换后的图片。

图片像素点直角坐标转极坐标代码

以下是将图片像素点的直角坐标转换为极坐标的 Python 代码：

import numpy as np

def cartesian_to_polar(x, y):
    # 计算极径
    r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
    # 计算极角
    theta = np.arctan2(y, x)
    return r, theta

# 假设图片大小为 100 x 100
img_size = (100, 100)

# 创建一个大小为 img_size 的零矩阵
img = np.zeros(img_size)

# 遍历每个像素点
for i in range(img_size[0]):
    for j in range(img_size[1]):
        # 将当前像素点的直角坐标转换为极坐标
        r, theta = cartesian_to_polar(i, j)
        # 在 img 上将当前像素点的值设置为极径
        img[i][j] = r

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `cartesian_to_polar` 函数，该函数接受像素点的直角坐标作为输入，并返回对应的极径和极角。然后，我们创建了一个大小为 `img_size` 的零矩阵，并遍历每个像素点，将其直角坐标转换为极坐标，并在 `img` 上将当前像素点的值设置为极径。最终，我们得到了一个将图片像素点的直角坐标转换为极坐标的代码实现。