python对图像进行仿射变换和逆变换

Python中可以使用OpenCV库对图像进行仿射变换和逆变换。具体步骤如下：

1. 导入OpenCV库并读取图像

import cv2

img = cv2.imread("image.jpg")

2. 定义变换矩阵

import numpy as np

# 定义仿射变换矩阵
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

3. 进行仿射变换

# 进行仿射变换
img_affine = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

4. 定义逆变换矩阵

# 定义逆变换矩阵
M_inv = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, -50]])

5. 进行逆变换

# 进行逆变换
img_inv = cv2.warpAffine(img_affine, M_inv, (img.shape[1], img.shape[0]))

其中，`cv2.warpAffine()`函数用于进行仿射变换，第一个参数为原始图像，第二个参数为变换矩阵，第三个参数为变换后的图像大小；逆变换则是将变换矩阵取反。

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python对图像进行仿射变换并逆变换回去

好的，下面是对图像进行仿射变换并逆变换回去的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 定义仿射变换矩阵
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

# 进行仿射变换
img_affine = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 定义逆变换矩阵
M_inv = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, -50]])

# 进行逆变换
img_inv = cv2.warpAffine(img_affine, M_inv, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 显示变换前后的图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Affine", img_affine)
cv2.imshow("Inverse", img_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imshow()`函数用于显示图像，`cv2.waitKey()`函数用于等待键盘输入，`cv2.destroyAllWindows()`函数用于关闭所有窗口。

python实现图片仿射变换的逆变换

要实现图片仿射变换的逆变换，可以使用矩阵求逆的方法。

首先，对于给定的仿射变换矩阵M，我们需要求出它的逆矩阵M_inv。然后，对于要进行逆变换的像素点(x, y)，我们可以使用如下公式进行计算：

x_new = M_inv[0][0]*x + M_inv[0][1]*y + M_inv[0][2]

y_new = M_inv[1][0]*x + M_inv[1][1]*y + M_inv[1][2]

其中，M_inv是M的逆矩阵，x_new和y_new是逆变换后的像素坐标。

下面是一个示例代码，实现了对一张图片进行仿射变换和逆变换的过程：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 定义仿射变换矩阵
M = np.float32([[1, 0.5, 50], [0.2, 1, 30]])

# 进行仿射变换
img_affine = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]))

# 计算仿射变换矩阵的逆矩阵
M_inv = np.linalg.inv(M)

# 对仿射变换后的图像进行逆变换
img_inverse = np.zeros_like(img)
for i in range(img.shape[0]):
    for j in range(img.shape[1]):
        x_new = M_inv[0][0]*j + M_inv[0][1]*i + M_inv[0][2]
        y_new = M_inv[1][0]*j + M_inv[1][1]*i + M_inv[1][2]
        if (x_new >= 0 and x_new < img.shape[1] and y_new >= 0 and y_new < img.shape[0]):
            img_inverse[i, j] = img_affine[int(y_new), int(x_new)]

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Affine Image', img_affine)
cv2.imshow('Inverse Affine Image', img_inverse)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行代码后，可以看到三个窗口分别显示原始图片、仿射变换后的图片和逆变换后的图片。