cv::Mat dst; cv::warpAffine(src, dst, T, src.size(), cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(255, 255, 255));使用opencvsharp改写

时间: 2023-08-18 22:09:25 浏览: 51
好的,以下是使用OpenCvSharp将平移Mat代码进行改写的示例: ``` using OpenCvSharp; // 定义原始图像和平移矩阵 Mat src = new Mat("path/to/src/image"); Mat T = new Mat(2, 3, MatType.CV_64FC1); T.Set<double>(0, 0, 1); T.Set<double>(0, 1, 0); T.Set<double>(0, 2, dx); T.Set<double>(1, 0, 0); T.Set<double>(1, 1, 1); T.Set<double>(1, 2, dy); // 进行平移 Mat dst = new Mat(); Cv2.WarpAffine(src, dst, T, src.Size(), InterpolationFlags.Linear, BorderTypes.Constant, new Scalar(255, 255, 255)); // 输出结果 dst.ImShow("result"); Cv2.WaitKey(); ``` 其中,dx和dy分别表示x轴和y轴平移的像素数。MatType.CV_64FC1表示矩阵的数据类型为64位浮点数。InterpolationFlags.Linear表示插值方法为线性插值,BorderTypes.Constant表示超出边界的填充方式为常数填充,new Scalar(255, 255, 255)表示超出边界时填充的颜色为白色。最后,使用ImShow方法将结果展示出来,使用WaitKey方法等待用户按下任意键后关闭窗口。 希望这个示例能够帮助到您!

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这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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