用python编写将经过位移、旋转等变化后的二值图像转化为原来对应位置像素值的程序

可以通过以下步骤实现将经过位移、旋转等变化后的二值图像转化为原来对应位置像素值的程序：

1. 首先读取变换后的二值图像和原始图像。
2. 对变换后的二值图像进行反变换，即将变换后的坐标转换为原始坐标。
3. 遍历反变换后的二值图像的每个像素，找到对应原始图像中的像素值，并将其赋值给新的图像数组。
4. 将新的图像数组保存为图像文件。

下面是一个示例程序，其中使用了OpenCV库来读取和保存图像文件：

import cv2
import numpy as np

# 读取变换后的二值图像和原始图像
img_transformed = cv2.imread('transformed_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_original = cv2.imread('original_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 获取变换后的图像尺寸
height, width = img_transformed.shape[:2]

# 定义新的图像数组
img_restored = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)

# 定义反变换矩阵
M_inv = cv2.invertAffineTransform(M)

# 对变换后的二值图像进行反变换
img_restored = cv2.warpAffine(img_transformed, M_inv, (width, height))

# 遍历反变换后的二值图像的每个像素，找到对应原始图像中的像素值
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if img_restored[i, j] > 0:
            img_restored[i, j] = img_original[i, j]

# 将新的图像数组保存为图像文件
cv2.imwrite('restored_image.png', img_restored)

注意，上述代码中的变换矩阵M_inv需要根据具体的变换方式进行计算。如果是旋转变换，可以使用cv2.getRotationMatrix2D()函数来获取变换矩阵；如果是仿射变换，可以使用cv2.getAffineTransform()函数来获取变换矩阵。