Применение геометрического преобразования к изображению
[ преобразует пространственно привязанное изображение, указанное данными изображения, B,RB] = imwarp(A,RA,tform)A и связанный с ним объект пространственной ссылки RA. Выходные данные представляют собой пространственно привязанное изображение, указанное данными изображения. B и связанный с ним объект пространственной ссылки RB.
[___] = imwarp(___, указывает тип интерполяции для использования.interp)
[___] = imwarp(___, задает аргументы пары имя-значение для управления различными аспектами геометрического преобразования. Name,Value)
Совет
Если преобразование входных данных tform не определяет прямое преобразование, а затем использует OutputView аргумент пары имя-значение для ускорения преобразования.
Чтение изображения в градациях серого в рабочую область и его отображение.
I = imread('cameraman.tif');
imshow(I)
Создайте 2-D объект геометрического преобразования.
tform = affine2d([1 0 0; .5 1 0; 0 0 1])
tform =
affine2d with properties:
T: [3x3 double]
Dimensionality: 2
Примените преобразование к изображению.
J = imwarp(I,tform); figure imshow(J)
Прочитайте 3D данные о МРТ в рабочее пространство и визуализируйте его.
s = load('mri'); mriVolume = squeeze(s.D); sizeIn = size(mriVolume); hFigOriginal = figure; hAxOriginal = axes; slice(double(mriVolume),sizeIn(2)/2,sizeIn(1)/2,sizeIn(3)/2); grid on, shading interp, colormap gray
Создайте 3-D объект геометрического преобразования. Сначала создайте матрицу преобразования, которая вращает изображение вокруг оси Y. Затем создайте affine3d объект из матрицы преобразования.
theta = pi/8;
t = [cos(theta) 0 -sin(theta) 0
0 1 0 0
sin(theta) 0 cos(theta) 0
0 0 0 1];
tform = affine3d(t)tform =
affine3d with properties:
T: [4x4 double]
Dimensionality: 3
Примените преобразование к изображению.
mriVolumeRotated = imwarp(mriVolume,tform);
Визуализируйте три плоскости среза через центр преобразованных объемов.
sizeOut = size(mriVolumeRotated); hFigRotated = figure; hAxRotated = axes; slice(double(mriVolumeRotated),sizeOut(2)/2,sizeOut(1)/2,sizeOut(3)/2) grid on, shading interp, colormap gray
Связывание видов обеих осей.
linkprop([hAxOriginal,hAxRotated],'View');Задайте вид для просмотра эффекта поворота.
set(hAxRotated,'View',[-3.5 20.0])
Чтение и отображение изображения. Чтобы увидеть пространственные границы изображения, сделайте оси видимыми.
A = imread('kobi.png'); iptsetpref('ImshowAxesVisible','on') imshow(A)
Создайте аффинное преобразование 2-D. В этом примере создается рандомизированное преобразование, состоящее из масштабирования на коэффициент в диапазоне [1.2, 2.4], поворота на угол в диапазоне [-45, 45] градусов и горизонтального перемещения на расстояние в диапазоне [100, 200] пикселей.
tform = randomAffine2d('Scale',[1.2,2.4],'XTranslation',[100 200],'Rotation',[-45,45]);
Создайте три различных выходных представления для изображения и преобразования.
centerOutput = affineOutputView(size(A),tform,'BoundsStyle','CenterOutput'); followOutput = affineOutputView(size(A),tform,'BoundsStyle','FollowOutput'); sameAsInput = affineOutputView(size(A),tform,'BoundsStyle','SameAsInput');
Примените преобразование к входному изображению, используя каждый из различных стилей выходного вида.
BCenterOutput = imwarp(A,tform,'OutputView',centerOutput); BFollowOutput = imwarp(A,tform,'OutputView',followOutput); BSameAsInput = imwarp(A,tform,'OutputView',sameAsInput);
Отображение полученных изображений.
imshow(BCenterOutput)
title('CenterOutput Bounds Style');
imshow(BFollowOutput)
title('FollowOutput Bounds Style');
imshow(BSameAsInput)
title('SameAsInput Bounds Style');
iptsetpref('ImshowAxesVisible','off')
imwarp определяет значение пикселей в выходном изображении путем сопоставления местоположений в выходном изображении с соответствующими местоположениями во входном изображении (обратное отображение). imwarp интерполяция во входном изображении для вычисления значения выходного пикселя.
На следующем рисунке показано преобразование перевода. По соглашению оси во входном пространстве обозначены u и v, а оси в выходном пространстве обозначены x и y. На рисунке обратите внимание, как imwarp изменяет пространственные координаты, определяющие местоположение пикселей на входном изображении. Пиксель в (1,1) теперь располагается в (41,41). В шахматном изображении каждый черный, белый и серый квадрат имеет высоту 10 пикселей и ширину 10 пикселей. Дополнительные сведения о различии пространственных координат и координат пикселей см. в разделе Системы координат изображения.
Входное изображение переведено
affineOutputView | centerCropWindow2d | imregdemons | imregister | imregtform | imtranslate | missing | randomWindow2d