OpenCV AffineTransform, homography(perspective)Transform

AffinTransform 은 선의 평행은 유지되면서 이미지를 변환한다.

 

이동, 확대, 반전의 변환까지 포함하며 ,  3개의 매치되는 점이 필요하다.

( 원본이미지의 3개의 점과 , 변화된 이미지의 3개의 점으로 변환 행렬을 구하고 이미지를 변환시킨다 )

 

변환행렬 구하는 예제

* 변환 행렬 구하는 이미지

각기 다른 두개의 세점좌표를 만들고 , 

cv2.getAffineTransform함수에 적용하였다.

cv2.getAffineTransform 함수는 두개의 좌표로 변환행렬을 구해준다.

 

 

AffineTransform 코드예제

import cv2
import numpy as np
 
## Affine Transform 예제
img = cv2.imread('data/images/sample.jpg')
# print(img)
rows, cols, ch = img.shape
 
pts1 = np.float32([[200,100],[400,100],[200,200]])
pts2 = np.float32([[200,300],[400,200],[200,400]])
 
 
# pts1의 좌표를 이미지에 표시한다.변환 후 점 확인
cv2.circle(img, (200,100), 10, (255,0,0),-1)
cv2.circle(img, (400,100), 10, (0,255,0),-1)
cv2.circle(img, (200,200), 10, (0,0,255),-1)
 
 
M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
 
 
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols,rows))
 
 
cv2.imshow('ori', img)
cv2.imshow('dst', dst)
 
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

 

* cv2.warpAffine( img, M, ( cols, rows ) )

 

- img : 변환시키려는 이미지

- M : 변환행렬 ( getAffineTransform으로 받은 행렬 )

- ( cols, rows ) : image Size

* 원본이미지 , AffineTransform 후 이미지

 

 

 

Pespective(Homography) Transform은 직선의 형질만 유지시키고, 

 

선의 평행은 유지가 되지 않는 변환이다. ( 원근법 변환 )

 

4개의 input 좌표와  , 4개의 output 좌표가 필요하다.

 

변환행렬이 필요로 하고 , 변환행렬을 구하기 위해서는 

 

cv2.getAffineTransform() 함수나

cv2.findHomography() 함수가 필요하다.

 

cv2.warpPerspective()함수를 통해서는 이미지를 변환시킨다.

 

 

다음은 첫번째 이미지를 가지고, 원근이 다른 두번째 이미지와 비슷하게끔, 

homographytransform을 이용해서  

이미지를 비슷하게 맞추는 작업이다.

 

코드예제

import cv2
import numpy as np
 
# 두개의 사진 가지고 같은 방향으로 맞추기
# 네개의 좌표점이 필요
 
# 첫번째 이미지.
img_src = cv2.imread('data/images/book2.jpg')
 
point_src = np.array( [ 141,131, 480,159, 493,630, 64,601 ],dtype=float)
 
point_src = point_src.reshape(4,2)
 
 
 
# 두번째 이미지.
 
img_dst = cv2.imread('data/images/book1.jpg')
 
point_dst = np.array( [ 318,256, 534,372, 316,670, 73,473 ], dtype=float )
 
point_dst = point_dst.reshape(4,2)
 
 
 
# 호모그라피에서 변환된 행렬 찾기
# h가 변환에 이용된 바로, 3 X 3 의 행렬이다.
 
h, status = cv2.findHomography(point_src, point_dst)
 
img_output = cv2.warpPerspective(img_src, h, (img_src.shape[1], img_src.shape[0]))
 
cv2.imshow('SRC', img_src)
cv2.imshow('DST', img_dst)
cv2.imshow('Warp', img_output)
 
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

* cv2.findHomography(point_src, point_dst)

- point_src : 첫번째 이미지에서의 네개의 좌표

- point_dst : 두번째 이미지에서의 네개의 좌표

 

* cv2.warpPerspective( img , M , size )

- img : 변환시킬 이미지

- M : 변환행렬

- size : 이미지 사이즈

*첫번째 이미지 , 두번째 이미지,  첫번째 이미지를 두번째처럼 변환시킨 이미지

** 위의 변환에서 설정한 2개의(4점) 좌표는 각 책의 네개의 모서리로 설정하였다.

그 모서리를 가지고 이미지를 변환 시킨 것이다.