本文主要是介绍图像扭曲（仿射变换），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
图片扭曲（仿射变换）
1、仿射变换
仿射变换其实就是将图片上每一个像素点按照一定的规律映射到新的位置上，实际上就是求解新的x,y的过程，这跟矩阵仿射变换非常像，仿射变换的实质其实就是将原图像的三个点映射到目标图片三个新的位置上，这三个位置对于原图片来说位于左上角，左下角以及右上角，通过把原图片上三个点映射到目标图片三个新的位置上。
其中求解x,y的过程一般可以表达为如下式子：
仿射变换可以表达为如下式子：
仿射扭曲的一个简单例子是，将图像或者图像的一部分放置在另一幅图像中，使得他们能够和指定的区域或者标记物对齐。将扭曲的图像和第二幅图像融合，我们就创建了alpha图像。该图像定义了每个像素从各个图像中获取的像素值成分多少。
2、运行结果
下面为代码
# -*- coding: utf-8 -*-
from PCV.geometry import warp, homography
from PIL import Image
from pylab import *
from scipy import ndimage# example of affine warp of im1 onto im2im1 = array(Image.open('xiaohui.jpg').convert('L'))
im2 = array(Image.open('zsjng0.png').convert('L'))
# set to points
tp = array(这篇关于图像扭曲（仿射变换）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
