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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Python(NumPy)で実施。
登場人物
博識フクロウのフクさん
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
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
まずは処理の流れを再掲。
- 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
フクさん
これをPython(NumPy)で実現する。
Pythonコード
フクさん
Pythonコードは以下になる。
import numpy as np
import cv2
# アフィン変換関数
def homograpy(img, matrix):
# 画像サイズ取得
hight, width = img.shape
# 中心を0とした座標系を生成
x_axis = np.linspace(-1, 1, width);
y_axis = np.linspace(-1, 1, hight);
xim,yim = np.meshgrid(x_axis, y_axis);
# 座標x,y,1の3次元ベクトルの配列
# reshapeで行ベクトル化、「*」で式展開
points=np.array([[*xim.reshape(width*hight)],
[*yim.reshape(width*hight)],
[*np.ones((width*hight))]])
# 変換元座標算出
points_homography = 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 = points_homography[0,:].reshape(hight,width)
dy = points_homography[1,:].reshape(hight,width)
ds = points_homography[2,:].reshape(hight,width)
dx = dx/ds
dy = dy/ds
# 変換元座標をピクセル位置に変換
v = np.clip((dx + 1) * width / 2, 0, width-1).astype('i')
h = np.clip((dy + 1) * hight / 2, 0, hight-1).astype('i')
# 元画像と変換元座標を元に変換先へコピー
return img[h, v]
# キャンパス拡張
def canvas_expansion(img, x, y):
H,W=img.shape
WID=W+x
HID=H+y
e_img = np.zeros((HID, WID),dtype='uint8')
e_img[int((HID-H)/2):int((HID+H)/2), int((WID-W)/2):int((WID+W)/2)] = img;
img = e_img
return img
def homography_toRectangle_test():
# 入力画像の読み込み
img = cv2.imread("dog_homography_toTrapezoid.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
x0=-0.5; y0=-0.8; # 左上
x1=-0.8; y1= 0.8; # 左下
x2= 1; y2= 1; # 右下
x3= 0.4; y3=-1; # 右上
x0t=-1; y0t=-1; # 左上変換先
x1t=-1; y1t= 1; # 左下変換先
x2t= 1; y2t= 1; # 右下変換先
x3t= 1; y3t=-1; # 右上変換先
mat = np.array([ [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 = np.array([x0t, y0t, x1t, y1t, x2t, y2t, x3t, y3t]).T
res = np.linalg.inv(mat)@dst;
homo_matrix = np.array([ [res[0], res[1], res[2]],
[res[3], res[4], res[5]],
[res[6], res[7], 1 ]])
homo_matrix = np.linalg.inv(homo_matrix)
# 射影変換
homography_img = homograpy(img, homo_matrix )
# グレースケール画像の書き込み
cv2.imwrite("dog_homography_toTrapezoid.jpg", homography_img)
return;
homography_toRectangle_test()
処理結果
フクさん
処理結果は以下。
考察
太郎くん
まぁ、処理の流れとしては一緒だね。
太郎くん
射影変換の\(s\)に関わる演算はこれだろうし。
ds = points_homography[2,:].reshape(hight,width)
dx = dx/ds
dy = dy/ds
フクさん
そうそう。
射影変換は、理屈の部分はアフィン変換よりややこしいが、
実際の演算としては、アフィン変換が出来ていればそれほど難しくはないってことだな。
まとめ
フクさん
まとめだよ。
- Python(NumPy)で射影変換を実施。
- アフィン変換が出来ていれば、射影変換の処理を作るのはそれほど難しくない。
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