剪切图像而不裁剪

Question

我正在尝试使用 python 对图像进行剪切变换。我正在使用 skimage (scikit-image)，opencv 或类似的也可以完成我认为的工作。问题是每当我尝试使用仿射变换和扭曲（skimage）进行剪切时，图像都会出现 "cropped" 或 "clipped"（"sheared" 图像的某些部分丢失），这具有意义剪切变换移动像素（涉及像素的平移）。我需要 "canvas" 支持图像缩放，以便 "sheared" 图像适合新图像，但保留输入图像的所有信息（附加图像）

Answer 1

我遇到了同样的麻烦，我终于设法找到了一个适用于我测试过的图像的解决方案。我使用的是我想在图像上应用剪切、旋转和平移变换的事实。

首先，我们计算旋转所需的space（不需要计算，如果不使用）。
其次，我们为图像的最后一个像素计算必要的 space，该像素将通过剪切在图像中具有最大平移。
第三，我们需要计算必要的平移，以补偿剪切会移动图像中心的事实。

如果您希望所有图像大小相同，请使用 45 度角，因为这个角度需要更大 space。

import numpy as np
import cv2

#Parameters of the affine transform:
angle = 45; #Angle in degrees.
shear = 1;
translation = 5;

type_border = cv2.BORDER_CONSTANT;
color_border = (255,255,255);

original_image = cv2.imread(name_image_file);
rows,cols,ch = original_image.shape;

#First: Necessary space for the rotation
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2), angle, 1);
cos_part = np.abs(M[0, 0]); sin_part = np.abs(M[0, 1]);
new_cols = int((rows * sin_part) + (cols * cos_part)); 
new_rows = int((rows * cos_part) + (cols * sin_part));

#Second: Necessary space for the shear
new_cols += (shear*new_cols);
new_rows += (shear*new_rows);

#Calculate the space to add with border
up_down = int((new_rows-rows)/2); left_right = int((new_cols-cols)/2);

final_image = cv2.copyMakeBorder(original_image, up_down, up_down,left_right,left_right,type_border, value = color_border);
rows,cols,ch = final_image.shape;

#Application of the affine transform.
M_rot = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),angle,1);
translat_center_x = -(shear*cols)/2;
translat_center_y = -(shear*rows)/2;

M = M_rot + np.float64([[0,shear,translation + translat_center_x], [shear,0,translation + translat_center_y]]);
final_image  = cv2.warpAffine(final_image , M, (cols,rows),borderMode = type_border, borderValue = color_border);

示例（我将 "cv2.copyMakeBorder" 和 "cv2.getRotationMatrix2D" 的边框设为白色）：角度 = -45 度。剪切 = -0.5

剪切图像而不裁剪

Shear an image without cropping

python

scikit-image