transform 参数如何来指定新的边界
时间: 2024-09-30 11:10:37 浏览: 2
在计算机视觉和图像处理中,`transform` 参数通常用于调整图像的空间变换,例如缩放、旋转、平移等操作。它通常出现在像 OpenCV 的 `getPerspectiveTransform()` 或者 `warpAffine()` 函数中,以及一些深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch 的图像数据增强模块。
如果你想指定新的边界,你需要提供两个关键点矩阵。对于二维空间中的仿射变换(如平移、缩放和平移),一般需要一个源点坐标矩阵(通常是原图的四个角点或中心点)和一个目标点坐标矩阵,表示你想将图片转换成的新边界。如果涉及到透视变换,你还需要提供四个控制点,分别对应于原始图像的四个角点在新图像中的位置。
比如在 OpenCV 中,你可以这样做:
```python
src_points = np.array([[0, 0], [img_width, 0], [img_width, img_height], [0, img_height]], dtype=np.float32) # 源点坐标
dst_points = np.array([[new_x_min, new_y_min], [new_x_max, new_y_min], [new_x_max, new_y_max], [new_x_min, new_y_max]], dtype=np.float32) # 目标点坐标
# 对于仿射变换
M = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)
warped_img = cv2.warpAffine(img, M, (new_width, new_height))
# 对于透视变换
pts1 = np.float32([[旧左上角x,旧左上角y], [旧右上角x,旧右上角y], [旧右下角x,旧右下角y], [旧左下角x,旧左下角y]])
pts2 = np.float32([[新左上角x,新左上角y], [新右上角x,新右上角y], [新右下角x,新右下角y], [新左下角x,新左下角y]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
warped_img = cv2.warpPerspective(img, M, (new_width, new_height))
```