前言

沒什么重要的，就是想測試一下tensorflow的投影變換函數tf.contrib.image.transform中每個參數的含義

國際慣例，參考文檔

官方文檔

描述

調用方法與默認參數：

tf.contrib.image.transform(images,transforms,interpolation='NEAREST',output_shape=None,name=None )

輸入解釋：

• images: 輸入圖像的占位符，通常三種輸入(圖像數量，高，寬，通道)，(高，寬，通道)，(高，寬)

• transforms:投影變換矩陣，維數為8的向量，可以是(1,8)或(N,8)，假設是$(a_1,a_2,a_3,b_1,b_2,b_3,c_1,c_2)$，執行的操作就是將(x,y)投影到(x’,y’)
  $$\begin{gathered} \left[\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\end{array}\right]\times ?\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}?\times \frac{1}{k}=\left[\begin{array}{c}{x}^{\prime }\\ y^{\prime }\end{array}\right] \\ w.t.l=c_{1}x+c_{2}y+1 \end{gathered}$$
  通俗點就是：
  $$[x^{\prime },y^{\prime }]=[(a_{1}x+a_{2}y+a_3)/k,(b_{1}x+b_{2}y+b_3)/k]$$
  通過矩陣的形式更能看出來是坐標變換。

• interpolation:插值方法，近鄰插值NEAREST，雙線性插值BILINEAR

• output_shape:輸出大小，默認是輸入大小

代碼

基本代碼：

import numpy as np import tensorflow as tf import cv2#創建裝圖像的容器 input=tf.placeholder(dtype=np.uint8,shape=[640,1024,3]) #高，寬，通道 #創建操作 trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,0,0,0])#讀取圖像 img=cv2.imread('test_img.jpg')#執行操作 with tf.Session() as sess:trans_img=sess.run(trans_op,feed_dict={input:img})cv2.imshow('img',trans_img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

可以得到原圖為：

修改$a_1$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[2,0,0,0,1,0,0,0])

修改$a_2$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0.5,0,0,1,0,0,0])

修改$a_3$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,100,0,1,0,0,0])

修改$b_1$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0.5,1,0,0,0])

修改$b_2$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,2,0,0,0])

修改$b_3$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,100,0,0])

調整$c_1$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,0,0.0005,0])

調整$c_2$

trans_op=tf.contrib.image.transform(input,[1,0,0,0,1,0,0,0.0005])

總結

前六個參數按順序，講道理應該是：左縮放，左拉扯，左移，上拉扯，上縮放，上移

后兩個參數不清楚名稱是什么，感覺扭曲了一下，而且值要很小

代碼就不分享了，上面已經貼出完整的了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【TensorFlow-windows】投影变换的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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