图像仿射变换——MatLab代码实现
时间: 2023-07-30 17:09:14 浏览: 69
以下是图像仿射变换的Matlab代码实现示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 定义仿射变换矩阵
theta = 30; % 旋转角度
scale = 1.5; % 缩放比例
T = [cosd(theta) sind(theta) 0; -sind(theta) cosd(theta) 0; 0 0 1]*[scale 0 0; 0 scale 0; 0 0 1]; % 旋转和缩放变换矩阵
T = T(1:2,:); % 取前两行,只考虑x和y坐标变换
% 图像仿射变换
tform = affine2d(T); % 定义仿射变换对象
img_affine = imwarp(img, tform); % 进行仿射变换
% 显示图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(img_affine), title('仿射变换后');
```
该代码实现了将lena.jpg图像进行旋转和缩放的仿射变换,并将结果显示出来。其中,旋转角度和缩放比例可以根据需求进行修改。
相关问题
matlab图像仿射变换代码
以下是一个基本的 MATLAB 图像仿射变换代码示例:
```matlab
% 读取图像文件
img = imread('example.jpg');
% 定义原始图像的四个顶点坐标
srcPoints = [1 1; size(img, 2) 1; 1 size(img, 1); size(img, 2) size(img, 1)];
% 定义目标图像的四个顶点坐标
dstPoints = [100 100; 300 100; 100 300; 300 300];
% 计算仿射变换矩阵
tform = fitgeotrans(srcPoints, dstPoints, 'affine');
% 对图像进行仿射变换
imgTransformed = imwarp(img, tform);
% 显示原始图像和变换后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(imgTransformed);
title('变换后的图像');
```
该代码将图像 example.jpg 进行仿射变换,将原始图像的四个顶点坐标变换到了目标图像的四个顶点坐标。fitgeotrans 函数可以计算出仿射变换矩阵,imwarp 函数可以对图像进行变换。最后,使用 subplot 函数将原始图像和变换后的图像显示在同一张图像中。
仿射变换的MATLAB代码
以下是一个简单的仿射变换的MATLAB代码示例:
``` matlab
% 设置原始图像
img = imread('lena.jpg');
imshow(img);
title('Original Image');
% 定义仿射矩阵
A = [1 0.5 0; 0.2 1 0; 0 0 1];
% 设置输出图像大小
[rows, cols, dim] = size(img);
outRows = rows;
outCols = cols;
% 计算仿射变换后的输出图像坐标
[X, Y] = meshgrid(1:outCols, 1:outRows);
outCoords = A \ [X(:) Y(:) ones(numel(X), 1)]';
outCoords(1, :) = outCoords(1, :) ./ outCoords(3, :);
outCoords(2, :) = outCoords(2, :) ./ outCoords(3, :);
outX = reshape(outCoords(1, :), outRows, outCols);
outY = reshape(outCoords(2, :), outRows, outCols);
% 执行仿射变换
outImg = zeros(outRows, outCols, dim);
for i = 1:dim
outImg(:, :, i) = interp2(double(img(:, :, i)), outX, outY, 'cubic');
end
% 显示输出图像
figure;
imshow(uint8(outImg));
title('Affine Transformed Image');
```
在此示例中,我们首先读取一个名为“lena.jpg”的图像并将其显示在屏幕上。然后,我们定义了一个二维仿射变换矩阵“ A”,其中包含平移、旋转和缩放变换。在这里,我们为示例的简单性只使用了平移和缩放。接下来,我们计算出仿射变换后的输出图像坐标,以便可以执行插值来计算输出图像的像素值。最后,我们使用“ interp2”函数在输出图像中插值处理每个颜色通道,以获得完整的仿射变换的输出图像。结果如下所示:
![仿射变换结果图像](https://blog.csdn.net/qq_36514149/article/details/101605326)