MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その99【射影変換⑬】

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その99【射影変換⑬】 数値計算
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その99【射影変換⑬】

バックナンバーはこちら。
https://www.simulationroom999.com/blog/compare-matlabpythonscilabjulia3-backnumber/

はじめに

アフィン変換の拡張と言われている射影変換の話。
実際にプログラムを組んでみる。
今回はMATLABで実施。

登場人物

博識フクロウのフクさん

指差しフクロウ

イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1

エンジニア歴8年の太郎くん

技術者太郎

イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1

【再掲】射影変換の処理の流れ

太郎くん
太郎くん

今回からは実際に射影変換のプログラムの作成だね。
まずはMATLAB。

フクさん
フクさん

処理の流れを再掲しておこう。

  • 画像の読み込み
  • 変換元座標の確定
  • 変換先座標の確定
  • \(a~h\)の算出
  • 射影変換行列の確定
  • 射影変換
  • 画像保存

MATLABコード

フクさん
フクさん

MATLABコードは以下になる。

canvas_expansion.m

function img = canvas_expansion(img, x, y)
    [H, W] = size(img);
    WID = W+x;
    HID = H+y;
    e_img = zeros(HID, WID);
    e_img(int32((HID-H)/2)+1:int32((HID+H)/2), int32((WID-W)/2)+1:int32((WID+W)/2)) = img;    
    img = e_img;
end

homography.m

function homography_img= homography(img, matrix)
    % 画像サイズ取得
    [hight, width] = size(img);
    
    % 中心を0とした座標系を生成
    x_axis = linspace(-1, 1, width);
    y_axis = linspace(-1, 1, hight);
    [xim,yim] = meshgrid(x_axis, y_axis);
    
    % 座標x',y',1の3次元ベクトルの配列
    % n(:)表記で列ベクトル化したあとに転置して行ベクトル化
    points = [xim(:)';yim(:)'; ones(1, size(xim(:),1))];
    
    % 変換元座標算出(射影逆変換)
    points_affine = matrix * points;
    
	% 画像と同一形状の2次元配列に変換元座標配列を生成
	dx = reshape(points_affine(1,:),[hight width]);
	dy = reshape(points_affine(2,:),[hight width]);
    ds = reshape(points_affine(3,:),[hight width]);
    dx = dx./ds;
    dy = dy./ds;
    
    % 変換元座標をピクセル位置に変換
    v = uint32(fix(min(max((dx+1)*width/2, 1), width ))); 
    h = uint32(fix(min(max((dy+1)*hight/2, 1), hight )));
    
    % 元画像と変換元座標を元に変換先へコピー
    homography_img = img(h+(v-1)*hight);
end

homography_toTrapezoid_test.m

function homography_toTrapezoid_test()
    img = imread('dog.jpg');
    r = img(:,:,1);
    g = img(:,:,2);
    b = img(:,:,3);
    
    % SDTVグレースケール
    img = uint8(fix(0.2990 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b ));
    
    img = canvas_expansion(img, 100, 100);
    
    % グレースケール画像の書き込み
    imwrite(uint8(img), 'dog_homography_canvas_expansion.jpg');
    
    x0=-1; y0=-1;   % 左上
    x1=-1; y1= 1;   % 左下
    x2= 1; y2= 1;   % 右下
    x3= 1; y3=-1;   % 右上

    x0t=-0.5; y0t=-0.8;	% 左上変換先
    x1t=-0.8; y1t= 0.8;	% 左下変換先
    x2t= 1; y2t= 1;	% 右下変換先
    x3t= 0.4; y3t=-1;	% 右上変換先

    
    mat = [x0, y0, 1,  0,  0, 0, -x0*x0t, -y0*x0t;
            0,  0, 0, x0, y0, 1, -x0*y0t, -y0*y0t;
           x1, y1, 1,  0,  0, 0, -x1*x1t, -y1*x1t;
            0,  0, 0, x1, y1, 1, -x1*y1t, -y1*y1t;
           x2, y2, 1,  0,  0, 0, -x2*x2t, -y2*x2t;
            0,  0, 0, x2, y2, 1, -x2*y2t, -y2*y2t;
           x3, y3, 1,  0,  0, 0, -x3*x3t, -y3*x3t;
            0,  0, 0, x3, y3, 1, -x3*y3t, -y3*y3t];
    dst = [x0t, y0t, x1t, y1t, x2t, y2t, x3t, y3t]';
    res = mat\dst;

    homo_matrix = inv([ res(1) res(2) res(3);
                        res(4) res(5) res(6);
                        res(7) res(8), 1]); 
  
    homography_img = homography(img,homo_matrix);
    
    % グレースケール画像の書き込み
    imwrite(uint8(homography_img), 'dog_homography_toTrapezoid.jpg');
end

処理結果

フクさん
フクさん

処理結果は以下。

射影変換(MATLAB)

考察

太郎くん
太郎くん

ちゃんと、台形上に変換されとる。

フクさん
フクさん

結果としてはOKだろう。

太郎くん
太郎くん

canvas_expansionはアフィン変換の時のものを完全に使い回しだね。

太郎くん
太郎くん

homographyもアフィン変換の使い回しっぽいけど、
以下が違うのか。

ds = reshape(points_affine(3,:),[hight width]);
dx = dx./ds;
dy = dy./ds;
フクさん
フクさん

ここが、射影変換の\(s\)の部分を実現しているところだな。

太郎くん
太郎くん

確かに、\(s\)がアフィン変換との数式上の大きな違いだったもんね。

まとめ

フクさん
フクさん

まとめだよ。

  • MATLABで射影変換を実施。
  • 処理はアフィン変換の時のモノを流用。
    • 射影変換のsの部分を追加で解決しているのみ。

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