Применить геометрическое преобразование к изображению
[ преобразует пространственно-ссылочное изображение, заданное данными изображения B,RB] =
imwarp(A,RA,tform)A и связанный с ним пространственный объект привязки RA. Выходы являются пространственно-ссылочным изображением, заданным данными изображения B и связанный с ним пространственный объект привязки RB.
[___] = imwarp(___, задает тип используемой интерполяции.interp)
[___] =
imwarp(___, задает аргументы пары "имя-значение" для управления различными аспектами геометрического преобразования. Name,Value)
Совет
Если преобразование входа tform не задает прямое преобразование, затем используйте OutputView аргумент пары "имя-значение" для ускорения преобразования.
Считывайте полутоновое изображение в рабочую область и отображайте его.
I = imread('cameraman.tif');
imshow(I)
Создайте 2-D геометрический объект 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)
Считайте 3-D данные МРТ в рабочую область и визуализируйте их.
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 геометрический объект 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 разбиения 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
Связать виды обеих осей вместе.
linkprop([hAxOriginal,hAxRotated],'View');Установите представление, чтобы увидеть эффект 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 2-D аффинное преобразование. Этот пример создает рандомизированное преобразование, которое состоит из шкалы в множитель в области значений [1.2, 2.4], поворота на угол в области значений [ -45 , 45 ] степеней и горизонтального перемещения на расстояние в области значений [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');
Применить преобразование к входу изображению можно с помощью каждого из различных стилей выхода вида.
BCenterOutput = imwarp(A,tform,'OutputView',centerOutput); BFollowOutput = imwarp(A,tform,'OutputView',followOutput); BSameAsInput = imwarp(A,tform,'OutputView',sameAsInput);
Отобразите получившиеся изображения.
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 отображения местоположений в выходном изображении в соответствующие местоположения в вход изображении (обратное отображение). imwarp интерполируется в вход изображении, чтобы вычислить значение выхода пикселя.
Следующий рисунок иллюстрирует преобразование преобразования. По соглашению, оси во входном пространстве маркируются u и v, а оси в выходном пространстве маркируются x и y. На рисунке обратите внимание, как imwarp изменяет пространственные координаты, которые определяют местоположения пикселей на входном изображении. Пиксель в (1,1) теперь расположен 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 пиксельных координат см. в разделе «Системы координат изображений».
Входное изображение переведено
affineOutputView | centerCropWindow2d | imregdemons | imregister | imregtform | imtranslate | missing | randomWindow2d