图片添加弹性形变python代码
时间: 2023-10-26 09:02:09 浏览: 49
以下是使用Python OpenCV库实现图片弹性形变的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 定义弹性形变函数
def elastic_transform(image, alpha, sigma, random_state=None):
"""
弹性形变函数
:param image: 图像
:param alpha: 控制形变程度的参数
:param sigma: 控制平滑程度的参数
:param random_state: 随机数生成器
"""
if random_state is None:
random_state = np.random.RandomState(None)
shape = image.shape
dx = gaussian_filter((random_state.rand(*shape) * 2 - 1), sigma) * alpha
dy = gaussian_filter((random_state.rand(*shape) * 2 - 1), sigma) * alpha
x, y = np.meshgrid(np.arange(shape[0]), np.arange(shape[1]), indexing='ij')
indices = np.reshape(x+dx, (-1, 1)), np.reshape(y+dy, (-1, 1))
return map_coordinates(image, indices, order=1).reshape(shape)
# 调用弹性形变函数
result = elastic_transform(img, alpha=200, sigma=20)
# 显示原始图片和弹性形变后的图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Elastic Transform Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在以上代码中,使用了`gaussian_filter()`和`map_coordinates()`函数来实现弹性形变。其中,`gaussian_filter()`函数用于生成平滑随机数,`map_coordinates()`函数用于根据随机数生成的位移对原始图像进行形变操作。通过调整`alpha`和`sigma`参数,可以控制形变程度和平滑程度。最后,通过`cv2.imshow()`函数显示原始图片和弹性形变后的图片。