def warp_im(im, M, dshape): output_im = numpy.zeros(dshape, dtype=im.dtype) # cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue ]]]])-->dst cv2.warpAffine(im, M[:2], (dshape[1], dshape[0]), dst=output_im, borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT, flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP) return output_im

时间: 2023-07-02 13:09:16 浏览: 45
这是一个对图像进行仿射变换的函数,输入参数包括原始图像 im、仿射变换矩阵 M 和目标图像大小 dshape。函数主要步骤如下: 1. 创建一个与目标图像大小相同的全零数组 output_im,数据类型与输入原始图像相同。 2. 使用 OpenCV 中的 warpAffine 函数,对输入原始图像进行仿射变换。 3. 将仿射变换后的图像输出到 output_im 中,并将 output_im 作为函数返回值。 该函数中使用了 OpenCV 中的 warpAffine 函数,该函数可以对图像进行各种类型的仿射变换,包括旋转、平移、缩放、翻转等操作。函数中使用了 WARP_INVERSE_MAP 标志,表示使用反向变换矩阵进行仿射变换。同时,使用了 BORDER_TRANSPARENT 边界模式,表示在图像边界处填充透明像素。
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保证效果不改变的情况下加速这段代码 cv::Mat transformed; cv::warpAffine(RoiMat, transformed, RotateMat, m_mInputMat.size(), cv::WARP_INVERSE_MAP); cv::Mat M = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, m_pdCenter.x - m_dLength * 0.5, 0, 1, m_pdCenter.y - m_dHeight * 0.5); cv::warpAffine(transformed, transformed, M, cv::Size2d(m_dLength, m_dHeight), cv::WARP_INVERSE_MAP); m_mInputMat = transformed;

你可以考虑使用 OpenCV 中的加速函数 cv::resize() 来代替 cv::warpAffine(),并且将两个 cv::warpAffine() 合并为一个。具体地,你可以先将旋转和平移操作合并为一个仿射变换矩阵,然后使用 cv::warpAffine() 进行一次性的变换。代码示例如下: ``` cv::Mat transformMatrix = cv::getRotationMatrix2D(m_pdCenter, m_dAngle, 1.0); transformMatrix.at<double>(0, 2) += m_pdCenter.x - m_dLength * 0.5; transformMatrix.at<double>(1, 2) += m_pdCenter.y - m_dHeight * 0.5; cv::Mat transformed; cv::warpAffine(RoiMat, transformed, transformMatrix, cv::Size2d(m_dLength, m_dHeight), cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar()); m_mInputMat = transformed; ``` 上述代码中,首先使用 cv::getRotationMatrix2D() 函数获取旋转和平移操作合并后的仿射变换矩阵 transformMatrix。然后直接使用 cv::warpAffine() 函数进行一次性的变换,并将变换结果保存到 m_mInputMat 中。 注意,上述代码中使用了 cv::INTER_LINEAR 作为插值方式,这是一种比较快速的插值方式。如果你需要更高的变换精度,可以使用 cv::INTER_CUBIC 或 cv::INTER_LANCZOS4 等插值方式。

解释一下这两句话:cg::thread_block_tile<WARP_SIZE> g = cg::tiled_partition<WARP_SIZE>(b);

这两句话是在CUDA C++中使用Cooperative Groups库实现协作式线程组的代码。 第一句话定义了一个线程块级别的变量 `g`,它的类型是 `cg::thread_block_tile<WARP_SIZE>`,其中 `WARP_SIZE` 是一个常量,表示线程束的大小。这个变量 `g` 表示线程块中由当前线程属于的线程束所覆盖到的所有线程。这个变量可以用于后续的协作式线程组操作中。 第二句话使用 `cg::tiled_partition<WARP_SIZE>(b)` 函数,将当前线程块 `b` 分割成多个大小为 `WARP_SIZE` 的线程束,并返回当前线程所属的线程束。这个函数会将线程块中的所有线程分配到不同的线程束中去,以便进行协作式线程组操作。

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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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