IS_PERSPECTIVE = True # 透视投影 VIEW = np.array([-800, 800, -800, 800, 1000, 20000]) # 视景体的left/right/bottom/top/near/far六个面 SCALE_K = np.array([1.0, 1.0, 1.0]) # 模型缩放比例 EYE = np.array([8000, 1000, 20000]) # 眼睛的位置(默认z轴的正方向) LOOK_AT = np.array([1000,1000.0,1000.0]) # 瞄准方向的参考点(默认在坐标原点) EYE_UP = np.array([20000.0, 0000.0, 100000.0]) # 定义对观察者而言的上方(默认y轴的正方向) WIN_W, WIN_H = 680,480 # 保存窗口宽度和高度的变量 LEFT_IS_DOWNED = False # 鼠标左键被按下 MOUSE_X, MOUSE_Y = 10000,0 # 考察鼠标位移量时保存的起始位置更改数值为能适合3000-10000数据观测的数值
时间: 2024-01-08 19:04:32 浏览: 22
这段代码看起来像是一个计算机图形学中的视角设定相关的参数设置。其中,IS_PERSPECTIVE变量表示是否启用透视投影,VIEW数组表示视景体的六个面的位置,SCALE_K数组表示模型缩放比例,EYE数组表示眼睛的位置,LOOK_AT数组表示瞄准方向的参考点,EYE_UP数组表示对观察者而言的上方,WIN_W和WIN_H表示窗口的宽度和高度,LEFT_IS_DOWNED表示鼠标左键是否被按下,MOUSE_X和MOUSE_Y表示鼠标的位置。这些参数的设定可以影响到渲染出来的图像的视角、大小和位置等方面。
相关问题
请帮我优化一下这段代码def Perspective_transform(box,original_img): # # 获取画框宽高(x=orignal_W,y=orignal_H) # orignal_W = math.ceil(np.sqrt((box[3][1] - box[2][1])**2 + (box[3][0] - box[2][0])**2)) # orignal_H= math.ceil(np.sqrt((box[3][1] - box[0][1])**2 + (box[3][0] - box[0][0])**2)) # # # 原图中的四个顶点,与变换矩阵 # pts1 = np.float32([box[0], box[1], box[2], box[3]]) # pts2 = np.float32([[int(orignal_W+1),int(orignal_H+1)], [0, int(orignal_H+1)], [0, 0], [int(orignal_W+1), 0]]) # # # 生成透视变换矩阵;进行透视变换 # M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) # result_img = cv2.warpPerspective(original_img, M, (int(orignal_W+3),int(orignal_H+1))) # ROTATED_SIZE_W = 600 # 透视变换后的表盘图像大小 ROTATED_SIZE_H = 800 # 透视变换后的表盘图像大小 # 原图中书本的四个角点(左上、右上、右下、左下),与变换后矩阵位置 #pts1 = np.float32([[63, 72], [163, 32], [268, 144], [150, 215]]) pts1 = np.float32([box[0], box[1], box[2], box[3]]) # 变换后矩阵位置 pts2 = np.float32([[0, 0], [ROTATED_SIZE_W, 0], [ROTATED_SIZE_W, ROTATED_SIZE_H], [0, ROTATED_SIZE_H], ]) # 生成透视变换矩阵;进行透视变换 M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) result_img = cv2.warpPerspective(original_img, M, (ROTATED_SIZE_W, ROTATED_SIZE_H)) return result_img
这段代码主要是进行透视变换,将原图中四个顶点的位置映射到变换后矩阵位置上,生成透视变换矩阵并进行透视变换。其中可以考虑以下几点进行优化:
1. 变换后矩阵位置pts2可以预先计算出来,避免重复计算。
2. 变换后的表盘图像大小ROTATED_SIZE_W和ROTATED_SIZE_H可以作为函数参数传入,以增加代码的灵活性。
3. 可以添加注释来解释代码的作用和参数含义,提高代码的可读性。
优化后的代码如下:
```
def perspective_transform(box, original_img, rotated_size_w=600, rotated_size_h=800):
"""
对原图进行透视变换,将四个顶点的位置映射到变换后矩阵位置上
Args:
box: 四个顶点的坐标
original_img: 原始图像
rotated_size_w: 变换后的表盘图像宽度,默认为600
rotated_size_h: 变换后的表盘图像高度,默认为800
Returns:
result_img: 透视变换后的图像
"""
# 原图中四个顶点的坐标
pts1 = np.float32([box[0], box[1], box[2], box[3]])
# 变换后矩阵位置
pts2 = np.float32([[0, 0], [rotated_size_w, 0], [rotated_size_w, rotated_size_h], [0, rotated_size_h]])
# 生成透视变换矩阵;进行透视变换
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
result_img = cv2.warpPerspective(original_img, M, (rotated_size_w, rotated_size_h))
return result_img
```
perspective = cv2.getPerspectiveTransform(np.float32(centers1), dst_points)
您好!根据您的代码,您正在使用OpenCV中的`cv2.getPerspectiveTransform()`函数来计算透视变换矩阵。这个函数用于获取将一个平面上的点集映射到另一个平面上的点集所需的透视变换矩阵。
具体来说,您的代码中使用了`np.float32()`函数将`centers1`转换为浮点数类型,并将其作为源点参数传递给`getPerspectiveTransform()`函数。`dst_points`应该是目标点的坐标,表示您希望将源点映射到的位置。
通过调用`cv2.getPerspectiveTransform()`并传递源点和目标点,您将获得一个透视变换矩阵`perspective`。这个矩阵可以用于后续的图像变换操作,比如使用`cv2.warpPerspective()`函数实现透视变换。
如果您有任何关于透视变换或代码的更多问题,请随时提问!